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Evaluación de diversas estrategias nutricionales para mitigar las emisiones de
metano en ganadería de leche especializada.
Trabajo de grado en Nutrición de Rumiantes
Presentado por:
CATALINA RESTREPO ARIAS
Como requisito para optar para el título de:
Magister en Ciencias Animales
Tutor
Ricardo Rosero Noguera, Zoot., MSc., PhD.
Facultad de Ciencias Agrarias
Universidad de Antioquia
2016
Agradecimientos
La presente investigación fue posible gracias al apoyo de la empresa Solla S.A, en
especial al doctor Luis Miguel Gómez y a su grupo de colaboradores del área de
investigación y desarrollo, al equipo de control calidad en especial a Ivan Montilla, al
doctor Pablo Aguirre, a mis compañeros del departamento de formulación en especial
Alexandra Amorocho, Jorge Alberto Patiño, Juan Jose Jaramillo y al señor Fernando
Candamil; al grupo de investigación GRICA de la universidad de Antioquia liderado por
mi tutor, el doctor Ricardo Rosero Noguera y su esposa la doctora Sandra Lucia Posada
Ochoa, al Departamento de Ciencia, Tecnología e Innovación COLCIENCIAS por el
apoyo para el desarrollo de esta investigación a través del proyecto “Evaluación in vitro e
in vivo de diversas estrategias nutricionales para mitigar las emisiones de metano y su
impacto productivo, reproductivo y económico en ganadería de leche especializada en el
norte de Antioquia” (Código 1115+569-33874).
A todos los docentes y compañeros de la universidad de Antioquia y universidad Nacional
sede Medellín, que me ayudaron en múltiples aspectos.
A Dios, por bendecirme día a día, a mis dobles padres por apoyarme siempre, a todos
los miembros de mi familia por ser tan especiales, a mis compañeros de maestría por
ayudarme siempre, en especial a mi amiga Diana Ortiz quien me apoyó y ayudó en
muchos aspectos académicos y personales, y a todos los amigos que de una u otra forma
me apoyaron.
A Nancy Rodríguez por su valiosa e incondicional amistad, a Oswaldo Molano por
brindarme siempre su amor desinteresado.
Dedicatoria
A mis padres Magnolia Arias, Rosalba Arias, Humberto Restrepo y Ocaris Lopera.
Tabla de contenido
Agradecimientos ..................................................................................................................................... 2
Dedicatoria ................................................................................................................................................ 3
Tabla de contenido.................................................................................................................................. 4
Lista de Tablas ......................................................................................................................................... 7
Lista de figuras ........................................................................................................................................ 9
Lista de Abreviaturas ............................................................................................................................ 9
Resumen ................................................................................................................................................. 12
Abstract ................................................................................................................................................... 13
Introducción General ............................................................................................................................ 14
Literatura citada ................................................................................................................................. 17
Objetivos ................................................................................................................................................. 21
Objetivo General ................................................................................................................................ 21
Objetivos Especificos ...................................................................................................................... 21
CAPITULO I ............................................................................................................................................. 22
Marco Teórico ........................................................................................................................................ 22
Manejo de factores asociados a la alimentación sobre la emisión entérica de metano en
rumiantes ................................................................................................................................................ 22
Resumen.............................................................................................................................................. 22
Summary ............................................................................................................................................. 23
Introducción ....................................................................................................................................... 24
Calentamiento global: el metano como parte de la problemática ambiental ..................... 25
Proceso químico de producción del metano en rumiantes .................................................... 26
Proceso de hidrólisis de carbohidratos en forrajes y su relación con el metano ............. 27
Pastoreo en lechería especializada en Colombia ...................................................................... 31
Especies forrajeras C3 y C4 ........................................................................................................... 32
Origen del pasto kikuyo y del pasto Ryegrass .......................................................................... 35
Influencia de la edad sobre calidad composicional en las pasturas y parámetros
ruminales ............................................................................................................................................. 35
Proceso de hidrólisis de carbohidratos en materias primas usadas en la
suplementación energética y su relación con el metano ........................................................ 36
Conclusión .............................................................................................................................................. 40
Literatura citada ................................................................................................................................. 40
CAPITULO II ............................................................................................................................................ 57
Efecto de la edad de corte de los pastos kikuyo (Cenchrus clandestinum) y ryegrass
(Lolium perenne l.) sobre la digestibilidad, perfil de fermentación y producción de metano
in vitro ...................................................................................................................................................... 57
Resumen.............................................................................................................................................. 57
Summary ............................................................................................................................................. 58
Introducción ....................................................................................................................................... 59
Materiales y Métodos ....................................................................................................................... 61
Sustratos ........................................................................................................................................... 61
Técnica in vitro de producción de gases ...................................................................................... 62
Análisis Estadístico ......................................................................................................................... 65
Resultados y Discusión ................................................................................................................... 65
Conclusión .......................................................................................................................................... 74
Agradecimientos ............................................................................................................................... 74
Literatura Citada ................................................................................................................................ 74
CAPITULO III ........................................................................................................................................... 80
Efecto de la sustitución energética del maíz (Zea mays) en dietas para rumiantes sobre la
producción de metano in vitro y perfil de fermentación.. ........................................................... 80
Resumen.............................................................................................................................................. 80
Summary ............................................................................................................................................. 81
Introducción ........................................................................................................................................... 82
Materiales y métodos ........................................................................................................................... 84
Sustratos ............................................................................................................................................... 84
Técnica in vitro de producción de gases .................................................................................... 87
Preparación del medio de cultivo .................................................................................................. 87
Preparación del inóculo e inoculación .......................................................................................... 87
Preparación de los frascos de incubación ................................................................................... 87
Producción de gas, ácidos grasos volátiles y metano ............................................................... 88
Análisis Estadístico ...................................................................................................................... 89
Resultados .......................................................................................................................................... 90
Discusión ............................................................................................................................................ 93
Conclusiones ..................................................................................................................................... 97
Agradecimientos ............................................................................................................................... 97
Literatura citada ................................................................................................................................. 97
CAPITULO IV ........................................................................................................................................ 105
Ecuaciones para predecir metano en ganado lechero: un meta-análisis. ............................ 105
Resumen............................................................................................................................................ 105
Summary ........................................................................................................................................... 106
Introducción ......................................................................................................................................... 107
Materiales y métodos ......................................................................................................................... 108
Construcción de la base de datos ............................................................................................... 108
Selección de estudios ................................................................................................................... 109
Diseño estadístico ......................................................................................................................... 110
Resultados ........................................................................................................................................ 113
Discusión .......................................................................................................................................... 119
Conclusión ........................................................................................................................................ 122
Agradecimientos ............................................................................................................................. 122
Literatura citada ............................................................................................................................... 123
Conclusiones Generales ................................................................................................................... 130
Recomendaciones .............................................................................................................................. 130
Lista de Tablas
CAPÍTULO II.
Efecto de la edad de corte de los pastos kikuyo (Cenchrus clandestinum) y ryegrass
(Lolium perenne l.) sobre la digestibilidad, perfil de fermentación y producción de
metano in vitro.
Tabla 1. Composición química del pasto Kikuyo y Ryegrass en diferentes edades de
corte.
Tabla 2. Efecto de la edad de corte y la especie sobre la degradación in vitro de la materia
seca.
Tabla 3. Efecto de la edad de corte y la especie forrajera sobre la producción de metano
in vitro (ml/g de MS degradada).
Tabla 4. Pérdida de energía (cal) en forma de metano a partir de la energía bruta
incubada.
Tabla 5. Efecto de la edad de corte y la especie forrajera sobre la concentración de ácidos
grasos volátiles (mmol/l).
CAPÍTULO III.
Efecto de la sustitución energética del maíz (Zea mays) en dietas para rumiantes
sobre la producción de metano in vitro y perfil de fermentación.
Tabla 1. Ingredientes y composición química de los suplementos comerciales y del pasto
Kikuyo.
Tabla 2. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre la degradación de la materia seca
in vitro (%)
Tabla 3. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre el volumen acumulado de gases in
vitro (ml/g de materia seca degradada)
Tabla 4. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre la producción de metano in vitro
(ml/g de materia seca degradada)
Tabla 5. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre las pérdidas de energía bruta (Cal)
por producción de metano in vitro
Tabla 6. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre la producción de ácidos grasos
volátiles (mmol/L) in vitro
CAPITULO IV.
Ecuaciones para predecir metano con base en facciones de la dieta en ganado
lechero: un meta-análisis.
Tabla 1. Descripción estadística de las características de la dieta y de parámetros
animales en el conjunto de datos utilizados para predecir la producción de CH4.
Tabla 2. Descripción estadística de los datos utilizados para predecir la producción de
CH4 (transformados:t).
Tabla 3. Modelos propuestos para predecir la producción de CH4.
Lista de figuras
CAPITULO IV.
Figura 1. Relación entre el valor predicho y observado (CH4 g/día), ecuación A.
Figura 2. Relación entre el valor predicho y observado (CH4 g/día), ecuación B.
Lista de Abreviaturas
%/% Relación porcentaje/porcentaje
°C Grados centígrados
µm Micrómetro
A:P Relación Acetato/propionato
ace Acético
AGVs Ácidos grasos volátiles
AIC Criterios de información Akaike
atm Atmósferas
ATP Adenosina trifosfato
BIC Criterios de información Bayesiano
but Butirato
Ca Calcio
CaCl2 Cloruro de Calcio
cal Calorías
cal/g Calorías/gramo
CFSDN Carbohidratos fibrosos solubles en detergente neutro
CH4 Metano
cm Centímetros
CMEP Cuadrado medio del error de predicción - en inglés (MSPE)
CMS Consumo de materia seca
CNE Carbohidratos no estructurales
CNF Carbohidratos no fibrosos
CO2 Dióxido de carbono
CS Componente simétrico
CZ Cenizas
d Día
DE Desviación estándar
dig Digestible
EB Energía bruta
ED Energía digestible
EE Extracto etéreo
EM Energía metabolizable
ENL Energía neta de lactancia
exp Exponencial
EPA Agencia de Protección Ambiental (EE.UU.)
F Forraje
FAO Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura
F:C Relación forraje: concentrado (FC)
FDA Fibra en detergente ácido
FDN Fibra en detergente neutra
FDNd Fibra en detergente neutra digestible
FMZ Forraje, Maíz (grano)
FPC Forraje, Pulpa cítrica deshidratada
FSG Forraje, Sorgo (grano)
FY Forraje, Yuca (raíz)
g Gramo
GEI Gases efecto invernadero
H2 Hidrógeno
H2O Agua
Hg Mercurio
IPCC Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático
ºK Grados kelvin
Kcal Kilocaloría
KCl Cloruro de potasio
Kg Kilogramos
KK30 Kikuyo de 30 días de corte
KK37 Kikuyo de 37 días de corte
KK44 Kikuyo de 44 días de corte
KKRG30 Mezcla 1:1 Kikuyo: Ryegrass de 30 días de corte
KKRG37 Mezcla 1:1 Kikuyo: Ryegrass de 37 días de corte
KKRG44 Mezcla 1:1 Kikuyo: Ryegrass de 44 días de corte
L Litros
Log Logaritmo natural
Max Máximo
Mcal/kg Megacaloría/kg
mg Miligramos
MgSO4.7H2O Sulfato de Magnesio heptahidratado
Mín Mínimo
MJ/d Megajoule/día
ml Mililitros
mm Milímetros
mmol/L Milimol/litro
MO Materia orgánica
MS Materia seca
msnm Metros Sobre el nivel de mar
MST Materia seca total
MZ Maíz
N Nitrógeno
N2O Óxido nitroso
NA No aplica Na2HPO4.7H2
O Disodium de fosfato heptahidratado
NaCl Cloruro de sodio
NaHCO3 Bicarbonato de sodio
NH3 Amoniaco
NAD Nicotinamida adenina dinucleótido (forma oxidada)
NADH Nicotinamida adenina dinucleótido (forma reducida)
nM Milimolar
nm Nanómetro
NNP Nitrógeno no protéico
NRC National Research Council
NTC Norma técnica Colombiana
P Fósforo
PB Proteína bruta
PC Proteína cruda
PCD Pulpa cítrica de naranja deshidratada
PMR Proteína microbial ruminal
PNDR Proteína no degradable en rumen
ppm Partes por millón
prop Propiónico
PSI Libra por pulgada cuadrada
R2 Coeficiente de determinación
RG30 Ryegrass de 30 días de corte
RG37 Ryegrass de 37 días de corte
RG44 Ryegrass de 44 días de corte
rpm Revoluciones por minuto
SF6 Hexafluoruro de azufre
SG Sorgo
t Variable transformada
TC Taninos condensados
TDN Total de nutrientes digestibles
TIVPG Técnica in vitro de producción de gases
TMR Raciones totalmente mezcladas
VC Componente de varianza
YC Yuca
λ letra lambda
μl Microlitro
Resumen
Capítulo I. Se ejecutó una revisión de literatura sobre la problemática ambiental y
productiva que tiene el metano (CH4) de acuerdo a diferentes fuentes de alimentación
(forrajes y materias primas para los suplementos alimenticios) en las dietas para ganado
de leche.
Capítulo II. Se evaluó el efecto de la edad de corte 30, 37 y 44 días, del pasto Kikuyo
(Cenchrus clandestinum), Ryegrass (Lolium perenne L.) y su mezcla en proporciones
50:50 respectivamente sobre la digestibilidad, producción de CH4 y el perfil de
fermentación in vitro, en tres horarios de medición 12, 24 y 48 horas. En este trabajo, la
edad de pastoreo más apropiada para el pasto Ryegrass fue a los 30 días y para el pasto
Kikuyo estuvo entre los 37 y 44 días, debido a que en las edades antes descritas se
obtuvieron los mayores resultados en cuanto a degradación de MS (78.5, 67.9 y 68.2%)
y producción total de AGVs (326, 278 y 277 mmol/L). A pesar de que también se obtuvo
una mayor pérdida energética en forma de CH4 (192.7, 180.4 y 206.6 cal), esta sería
compensada por una mayor disponibilidad de energía para los microorganismos y para
el animal derivada de la mayor cantidad de materia orgánica fermentable.
Capítulo III. Se determinaron la cinética de producción de gas total y CH4, la degradación
de la materia seca y el perfil de fermentación (AGVs) in vitro, en una mezcla en
proporción 60:40 de pasto Kikuyo (Cenchrus clandestinum) de 37 días de edad de corte,
con diferentes fuentes de carbohidratos no estructurales. Se reemplazó en cada
suplemento el 50% del total de nutrientes digestibles (TDN) aportados por el maíz grano
(Zea mays) con otras fuentes energéticas como: sorgo grano (Sorghum vulgare), pulpa
cítrica de naranja y raíz de yuca (Manihot esculenta), en tres horarios de medición 6, 12
y 24 horas. La mayor degradabilidad de la materia seca fue similar en las dietas
formuladas con forraje y con granos de cereales como maíz grano, sorgo grano y raíz de
yuca (65.5, 62.7 y 62.6%); la dieta con pulpa cítrica presentó la menor degradación
(60.6%). Se observó una reducción del 23% en las emisiones de CH4 en el tratamiento
que incluyó como principal fuente de carbohidratos al maíz (33.3 ml CH4/gMSdegradada).
Capítulo IV. Meta-análisis: desde el año 2005 a enero de 2015, se construyó una base
de datos a partir de revisión bibliográfica de estudios en vacas lactantes, en los cuales a
partir de variables como la dieta y los datos del animal, se construyeron varias
ecuaciones para la predicción de la producción de CH4. La variable con mayor influencia
fue el consumo de materia seca.
Abstract
Chapter I. A review of literature about environmental and production problems that have
methane according to different feed sources forages and raw materials for feed
supplements) in diets for dairy cattle.
Chapter II. The effect of cutting age 30, 37 and 44 days, the Kikuyu grass (Cenchrus
clandestinum), Ryegrass (Lolium perenne L.) and their mixtures in proportions 50:50
respectively on: digestibility, methane production and fermentation profile in vitro was
evaluated in three measurement times: 12, 24 and 48 hours. In this paper, the ideal age
to consume the Ryegrass was 37 days and for Kikuyu grass were ages between 37 and
44 days. With this ages, the largest degradations on dry matter (78.5, 67.9 y 68.2%) and
on total production of volatile fatty acids (VFA) (326, 278 y 277 mmol/L) were obtained.
Despite of a greater energy loss was also obtained in form of methane (192.7, 180.4 y
206.6 cal), this would be balanced by a greater availability of energy for microorganisms
and animals due to the largest amount of fermentable organic matter.
Chapter III. The kinetics of total gas and CH4 production, the degradation of dry matter
and the fermentation profile (VFA) in vitro were determined in a 60:40 mixture of Kikuyu
grass (Cenchrus clandestinum) 37 days old cutting age with different sources of non-
structural carbohydrates. In each supplement the 50% of total digestible nutrient (TDN)
provided in the supplement to maize grain (Zea mays) were repaced by other energy
sources such as sorghum grain (Sorghum vulgare), orange citrus pulp and cassava root
(Manihot esculenta) in three measuring times 6, 12 and 24 hours. The biggest
degradability of dry matter was similar in diets formulated with forage and cereal grains
like corn grain, sorghum grain and cassava root (65.5, 62.7 y 62.6%); the diet with citrus
pulp had the lowest degradation (60.6%). A reduction of 23% in emissions of CH4 was
observed in treatment that included corn as the main source of carbohydrates (33.3 ml
CH4/gDM degradaded)
Chapter IV. Meta-analysis: from 2005 to January 2015, it was built a database from
literature review of studies in lactating cows, in which from variables as diet and animal
data, several prediction equations of CH4 production were built. The most influential
variable was the dry matter intake.
Introducción General
La reducción en la emisión de gases efecto invernadero (GEI) juega un papel importante
en la prevención de las futuras implicaciones del calentamiento global y en los patrones
del clima (Steinfeld et al 2009, Johnson y Johnson 1995), por lo tanto, disminuir o retardar
el cambio climático constituye el más serio desafío para la humanidad. El sector
agropecuario emite el 18 % del total de las emisiones de los GEI antrópogénicos
(Steinfeld et al 2009). El IPCC, FAO, EPA y otras entidades, han calculado que la
contribución del ganado a las emisiones mundiales de los GEI antrapogénico representan
entre el 7 y el 18 % de las emisiones totales (FAO 2013). Otros han calculado que la
contribución de la producción ganadera a las emisiones globales de los GEI está entre el
8 y el 11 % (O’Mara 2011). Beauchemin et al (2008) mencionan que el ganado rumiante
contribuye en aproximadamente un 28% de todas las fuentes antropogénicas de
emisiones de metano (CH4), debido a que lo producen durante la fermentación entérica
y a partir de estiércol almacenado (Lesschen et al 2011). El CH4 produce un efecto
negativo a nivel ambiental y productivo, pues representa una pérdida de la energía bruta
consumida por el animal que no puede ser transformada en leche o carne, Johnson y
Johnson (1995) y Johnson et al (2007) mencionan que la pérdida puede oscilar entre el
2 a 12%.
Es importante conocer la producción de CH4 asociada a los sistemas de producción de
leche, ya que esta posee una estrecha relación con la composición de la dieta, los
procesos digestivos y productivos.
Nuestros sistemas de lechería especializada se basan en el pastoreo, por ello se
necesitan forrajes con un menor contenido de fibra y una mayor proporción de
carbohidratos de rápida fermentación que podrían reducir la producción de CH4
(Beauchemin et al 2008); adicionalmente, debido a que con el aumento de la edad, se
dá un aumento en la fibra de la pared celular; las edades de pastoreo de las praderas
pueden variar de acuerdo a la carga animal, nivel de fertilidad del suelo, manejo
agronómico y factores medio ambientales que afectan la produccion de biomasa, la
calidad composicional y digestibilidad de los forrajes (Lyons et al 1996, Van Soest 1993).
Durante la fermentación de hidratos de carbono de la pared celular a acetato y butirato,
se genera el sustrato principal para la metanogénesis: el hidrógeno (H2) (Moss et al 2000,
Yu et al 2016). Dietas altas en fibra aumentan la producción de acetato (por liberación de
H2), mientras que las dietas con alto contenido de almidón favorecen la formación
propionato (Valadares et al 1999) y por lo tanto, disminuyen la formación de H2. Por ello,
las dietas ricas en almidón producirán una menor emisión de CH4. Sin embargo, uno de
los limitantes más importantes en la competitividad de la lechería especializada en
Colombia (Sur América) es el alto costo de la suplementación.
A su vez, una de las materias primas más utilizadas en la elaboración de los suplementos
para vacunos lecheros es el grano de maíz (MADR 2005), debido a su valor
energético, alto contenido en almidón y grasa, y su bajo nivel de fibra; pero el uso de
este grano en la alimentación animal compite con la alimentación humana y la producción
de biocombustibles, reduciendo su disponibilidad y aumentando el valor asociado con su
comercialización.
En la actualidad ha tomado gran importancia la investigación de materias primas que
puedan ser una alternativa de reemplazo del maíz en los suplementos y que permitan
contribuir a la reducción de las emisiones de CH4, representando un factor de
competitividad en el mercado mundial y un desafío nutricional y económico. Entre los
posibles sustitutos parciales a la energía aportada por el maíz grano (MZ), se ha
propuesto el uso de Sorgo grano bajo en taninos (Sorghum vulgare) (SG), raíz de yuca
(Manihot esculenta) (YC) y pulpa cítrica de naranja deshidratada (Citrus sinensis) (PCD).
El Sorgo grano presenta una fermentación ruminal más lenta frente al maíz, por la dureza
de la matriz proteína-almidón (Herrera-Saldana et al 1990 y Theurer et al 1999), la yuca
(raíz), tiene una degradabilidad efectiva de almidón mayor que el maíz y el sorgo, debido
a una mayor proporción de amilopectina que amilosa de (75:25) (Zeoula y Caldas 2001
y Fernández et al 2014); el impacto sobre la emisión de CH4 con el uso de la pulpa citrica
se desconoce, debido a que contribuye con menos efectos negativos a la fermentación
ruminal, pues las reducciones en el pH son menores que cuando se usan alimentos ricos
en almidón, lo que evitaría la acidosis ruminal (Bampidis y Robinson 2006), debido a su
alto contenido de pectinas (22%-31%) y fibra de alta calidad (23% FDN, digestible en
rumen un 82-89% y 15% FDA, digestible en rumen en un 72%) (Keller 1984, Bampidis y
Robinson 2006, Lashkari y Taghizadeh 2015).
Para evaluar las producciones de CH4 bajo diferentes estrategias de mitigación, se
requiere de un método preciso, confiable y de fácil manejo. Los métodos más comunes
para cuantificar la producción de CH4 son costosos y presentan varias limitantes; la
cámara respirométrica (Verstegen et al 1987), permite obtener mediciones confiables y
precisas sobre los gases producidos; pero su falencia está en que los animales en el
momento de la medición se encuentran en confinamiento y es una técnica de alto costo
(Berends et al 2014). Para corregir las desventajas anteriores, existe otra técnica
ampliamente utilizada: la del trazador hexafluoruro de azufre (SF6), que permite realizar
mediciones en pastoreo, pero es una técnica de alta variabilidad (Johnson et al 2007).
Existe otra estrategia a través de modelos matemáticos para predecir la producción de
CH4 de ganado vacuno, asociada a características composicionales de la dieta, procesos
digestivos, productivos, estados fisiológicos etc, sin llevar a cabo una gran cantidad de
experimentos que son costosos (Ellis et al 2007).
Literatura citada
Bampidis V A, Robinson P H 2006 Citrus by-products as ruminant feeds: A
review. Animal Feed Science and Technology. 128: 175-217.
http://kenanaonline.com/files/0028/28692/Citrus%20by-
products%20as%20ruminant%20feeds.pdf
Beauchemin K A, Kreuzer M, O'mara F, and McAllister T A 2008 Nutritional
management for enteric methane abatement: a review. Animal Production Science. 48:
21-27.
https://www.researchgate.net/publication/248892137_Nutritional_management_for_ente
ric_methane_abatement_A_review
Berends H, Gerrits W J J, France J, Ellis J L, Van Zijderveld S M and Dijkstra J 2014
Evaluation of the SF 6 tracer technique for estimating methane emission rates with
reference to dairy cows using a mechanistic model. Journal of Theoretical Biology. 353:
1-8.
Ellis J L, Kebreab E, Odongo N E, McBride B W, Okine E K and France J 2007
Prediction of methane production from dairy and beef cattle. Journal of dairy science. 90:
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FAO (Food and Agricultura Organization) 2013 Mitigación de las emisiones de gases
de efecto invernadero en la producción ganadera. Una revisión de las opciones técnicas
para la reducción de las emisiones de gases diferentes al CO2. FAO. Roma.
Fernández A E, Jersonsky R, Coria M 2014 Aprovechamiento metabólico de Granos
de sorgo entero con Diferentes Contenidos de taninos en novillos Británicos. Pastos y
Forrajes. 37: 191-197. http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S0864-
03942014000200009&script=sci_arttext&tlng=en
Herrera - Saldana R E, Hubber J T, Poore M H 1990 Dry matter, crude protein and
starch degradability of five cereal grains. Journal of Dairy Science. 73: 2386-2393.
http://www.journalofdairyscience.org/article/S0022-0302(90)78922-9/pdf
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Johnson K A, Westberg H H, Michal J J, Cossalman M W 2007 The SF6 Tracer
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Keller J 1984 Pectin. In: Gum and starch technology. 18th Annual Symposium. Special
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21
Objetivos
Objetivo General
Evaluar el efecto de diversas estrategias nutricionales que contribuyan a mitigar las
emisiones de metano en ganadería de leche especializada.
Objetivos Especificos
1. Evaluar el efecto de la edad de corte de pasto kikuyo (Cenchrus clandestinum),
Ryegrass (Lolium Hybridum) y su mezcla, sobre la digestibilidad de la MS, producción
de CH4 y el perfil de fermentación in vitro.
2. Evaluar la sustitución energética del maíz (Zea mays) en dietas para rumiantes sobre
digestibilidad de la MS, producción de CH4 y el perfil de fermentación in vitro.
3. Establecer a través de un meta-análisis, ecuaciones de predicción de producción de
CH4 entérico para ganado bovino lechero, a partir de datos de composición química y
digestibilidad de la dieta, consumo de alimento, producción de leche y parámetros
ruminales.
22
CAPITULO I
Marco Teórico
Manejo de factores asociados a la alimentación sobre la emisión entérica de
metano en rumiantes
Resumen
El metano es uno de los gases con efecto invernadero de mayor influencia en el cambio
climático, por ello es fundamental conocer el proceso de formación y la relación que tiene
con diversos factores que afectan su producción, para utilizar este conocimiento en
estrategias de alimentación que mitiguen el impacto en el medio ambiente.
En el sector agropecuario, la producción ganadera mundial contribuye con el 18% de las
emisiones de gases efecto invernadero (GEI), un porcentaje mayor que el
correspondiente a los medios de transporte (FAO 2009).
En los sistemas de lechería especializada en climas fríos de Colombia, cuya temperatura
promedio es menor de 20 ºC, la dieta se compone generalmente de pasto y suplemento
comercial, en una proporción aproximada de 60:40 respectivamente. La base forrajera es
el pasto Kikuyo (Cenchrus clandestinum), seguido del pasto ryegrass (Lolium perenne L.)
y sus mezclas con el kikuyo en menor proporción (Carulla et al 2004).
El pasto kikuyo (Cenchrus clandestinum), es un pasto tropical C4 originario de la región
de Kikuyo en Kenia y se ha establecido exitosamente en Colombia, siendo el pasto
dominante en las praderas de clima frío. En la zona lechera fría de Antioquia la edad de
pastoreo puede ir desde los 25 días de rebrote en adelante. El Lolium perenne L, pasto
C3 cuyo nombre indica que garantiza una larga vida de la pradera, en Antioquia en la
zona de lechería especializada de clima frío, la edad de pastoreo puede estar entre los
25 y 30 días de rebrote cuando está como monocultivo, si está asociado con kikuyo puede
estar alrededor de los 38 días de pastoreo. Estas dos especies forrajeras tienen
diferencias en sus características composicionales y nutricionales, pues sus rutas
23
metabólicas en la captura y fijación de CO2 tienen diferente origen genético (Aguilar et al
2009).
Los forrajes tienen una composición química variable que se ve afectada por la especie,
la ruta para fijar el carbono en la fotosíntesis, la fertilidad del suelo, la edad y las prácticas
agronómicas. Adicionalmente, la alimentación solo con forrajes no es suficiente para
cumplir con los requerimientos nutricionales y productivos de las vacas de elevadas
producciones en las lecherías especializadas, por ello es necesario complementar la
dieta con suplementos comerciales que presenten un aporte importante de energía y
evaluar alternativas de materias primas que puedan ser usadas en los suplementos y que
ayudarían a reducir la producción de CH4 por cambios en la fermentación ruminal.
Palabras clave: suplementos comerciales, lechería, pastos.
Summary
Given the importance of the greenhouse effect of methane gas in climate change, it is
essential to know its formation and how is related to various factors affecting their
production, in order to use this knowledge in strategies to mitigate its impact on the
environment.
In the agricultural sector, global livestock production contributes 18% of greenhouse gas
emissions (GGE), a higher percentage than transport vehicles (FAO 2009).
In our specialized dairy systems in cold climates of Colombia (South America), with an
average temperature less than 20 ° C, the diet is usually composed of grass and
commercial supplement, 60:40 respectively. The forage base is the Kikuyu (Cenchrus
clandestinum) grass, followed by Ryegrass pasture (Lolium perenne L.) and mixtures with
Kikuyo in a lower proportion (Carulla et al 2004).
24
The kikuyu grass (Cenchrus clandestinum) is a C4 tropical grass from the region of Kikuyu
in Kenya and it has successfully established in Colombia, still the dominant grass in the
meadows of cold weather. In our conditions age grazing can range from 25 days of
regrowth on. The Ryegrass L, grass C3 whose name indicates that guarantees a long life
on the prairie, in our age grazing conditions may be between 25 and 30 days of regrowth
when it´s used as a monoculture, if it is associated with kikuyo it can be around 38 days
grazing. These two forage species have differences in their compositional and nutritional
characteristics, because their metabolic pathways in the capture and fixation of CO2 have
different genetic origin.
The forages have variable composition and is affected by the species, the route to fix
carbon in photosynthesis, soil fertility, age and agronomic practices, feeding only forage
is not enough to reach the nutritional and productive requirements of specialized dairy
farms, so it is necessary to complement the diet with commercial supplements that have
significant energy input and evaluate alternative raw materials that can be used in
supplements and to help in reducing the production of CH4 by changes in ruminal
fermentation.
Keywords: commercial supplements, dairy, pasture.
Introducción
El metano (CH4) es un GEI producido a partir de la fermentación anaerobia de material
orgánico. Este gas posee un efecto negativo a nivel ambiental y representa una pérdida
de la energía consumida por el animal, que no puede ser transformada en leche o en
carne (Harinder y Makkar 2007), por tal razón, es un reto para el sector agropecuario
enfocar sus esfuerzos para mejorar la nutrición y alimentación de los rumiantes y así
contribuir con reducciones en la emisión de CH4 para disminuir o retardar el cambio
25
climático global, cuyas implicaciones actuales son: aumento de la temperatura, el
crecimiento del nivel del mar, el deshielo de los casquetes polares y los glaciares, los
cambios en las corrientes oceánicas y en los patrones del clima (Steinfeld et al 2009).
La estrategia del uso de diversas fuentes de carbohidratos racionalmente formulados, al
igual que las características físicas y químicas del alimento que pueden afectar
directamente el nivel de consumo, la frecuencia de alimentación, la tasa de pasaje,
manipulación de la fermentación ruminal, adición de lípidos y otros aditivos en la dieta,
tienen un aporte en la mitigación de CH4 (Johnson y Johnson 1995, Cobellis et al 2016).
En la actualidad es necesario que en Colombia se genere más información sobre la
emisión de gas metano (CH4) caracterizada de acuerdo a los sistemas productivos
agropecuarios, conociendo la composición química y física de las dietas, las
características de las materias primas usadas en los suplementos comerciales, el tipo de
pastura y la edad de pastoreo que consumen los rumiantes y todos los procesos
digestivos y productivos. Por ello la presente revisión tendrá por objeto enunciar el efecto
de diferentes fuentes de carbohidratos sobre la producción de metano.
Calentamiento global: el metano como parte de la problemática ambiental
Según el (IPCC 2007) el cambio climático se define como la variación del estado del clima
identificable y supone un incremento de la temperatura media, que parece estar asociada
con un aumento de la frecuencia de fenómenos climáticos extremos. Uno de los factores
responsables de estos cambios que día a día vienen sucediendo son los GEI que se
acumulan en la atmósfera, debido al aumento de emisiones provenientes de las
actividades humanas o a procesos internos naturales que modifican la composición de la
atmósfera o el uso de la tierra (Steinfeld et al 2009).
El efecto invernadero es un mecanismo fundamental para la regulación de la temperatura,
sin el cual la temperatura media de la superficie terrestre no sería de 15 ºC sino de -6 ºC.
26
La tierra emite de nuevo al espacio la energía recibida del sol a través de la reflexión de
la luz y las emisiones de calor. Una parte del flujo de calor viene absorbida por los gases
denominados de efecto invernadero y queda atrapado en la atmósfera. Entre los
principales GEI que guardan relación con este proceso se destacan el dióxido de carbono
(CO2), el metano (CH4) que tiene un potencial de calentamiento 21 a 25 veces superior
al del CO2, el óxido nitroso (N20) y los clorofluorocarbonos (Steinfeld 2009, IPCC 2007).
Las concentraciones de GEI en la atmósfera aumentan cuando las emisiones son
superiores en magnitud a los procesos de detracción (IPCC 2007).
Debido a los cambios actuales como el aumento del nivel del mar, el deshielo de los
casquetes polares y los glaciares, variaciones en las corrientes oceánicas y en los
patrones del clima, se requiere de grandes esfuerzos mundiales para aminorar estos
efectos. El sector agropecuario podría ser el primer responsable de la pérdida de
biodiversidad, por causar deforestación, degradación del suelo, sobreexplotación de
recursos pesqueros, sedimentación de zonas costeras, propagación de especies
invasivas exóticas, entre otras. A lo anterior hay que añadir que los conflictos por los
recursos con los productores agropecuarios suponen una amenaza para diversas
especies de predadores salvajes y para las áreas protegidas cercanas a los terrenos de
pasturas (Steinfeld 2009).
El CH4, después del CO2, es el compuesto de carbono más abundante en la atmósfera.
Se produce por la fermentación de la materia orgánica en condiciones anaeróbicas, tal
como ocurre, en los humedales, los sedimentos lacustres y en el aparato digestivo de los
rumiantes y las termitas (Schlesinger 1997).
El CH4 es uno de los seis gases de efecto invernadero que el Protocolo de Kyoto se
propone reducir. Es el componente principal del gas natural, y está asociado a todos los
hidrocarburos utilizados como combustibles, a la ganadería y a la agricultura (IPCC
2007).
Proceso químico de producción del metano en rumiantes
27
La producción de CH4 hace parte de los procesos digestivos normales de los animales.
Durante la digestión, los microorganismos presentes en el aparato digestivo fermentan el
alimento consumido por el animal. Este proceso conocido como fermentación entérica,
produce metano como un subproducto, que puede ser eructado por el animal en
aproximadamente un 87% proveniente del rumen y 13% restante en el tracto digestivo
posterior, de este último se reabsorbe en el torrente sanguíneo y se expira a través de
los pulmones, en las excretas solo saldría aproximadamente el 1.5% del total de CH4
producido (Berra y Finster 2002, Murray et al 1976). Se estima que el ganado rumiante
puede producir entre 250 a 500 L de metano por día (Johnson and Johnson 1995).
Al ser el ambiente ruminal fuertemente anaeróbico, los microorganismos sólo disponen
de la vía glucolítica para obtener energía, produciendo ácidos grasos volátiles (AGVs)
(principalmente acético, propiónico y butírico), ATP y NADH + H+. Los microorganismos
utilizan el ATP como fuente de energía y eliminan los AGVs como un producto de
desecho. Para poder degradar una segunda molécula de glucosa por la vía glucolítica
necesitan que el cofactor que se ha reducido NADH sea nuevamente oxidado a NAD y
H2, este proceso es imprescindible para mantener la eficiencia energética en los procesos
de fermentación ruminal (Beauchemin et al 2008, Doré y Gouet 1991). Como el
metabolismo ruminal microbiano es anaerobio, por lo tanto no existe una cadena
respiratoria que acepte estos hidrogeniones, los microrganismos los transfieren a
distintos aceptores o sumideros de hidrógeno; uno de los principales es el CO2,
originando la formación de CH4 (Moss et al 2000), también existen otros sumideros de
hidrógeno como la formación de ácido propiónico y biohidrogenación de ácidos grasos
insaturados (Van Soest 1994).
Una de las más importantes alternativas a la disminución de metanogénesis en el rumen
es la estimulación de producción de propionato por ser posiblemente el mejor sumidero
de hidrógeno (Kobayashi 2010) y así mejorar la capacidad productiva de los animales
traducido en menos CH4 producido por unidad de leche o carne.
Proceso de hidrólisis de carbohidratos en forrajes y su relación con el metano
28
La composición nutricional de los forrajes está influenciada por varios factores como el
genotipo, estado de madurez, período de cosecha y manejo, altitud, latitud, temperatura,
clima, humedad, luz, tipo y nivel de fertilización (Baruch y Fisher 1991, Van Soest 1994,
Aumont et al 1995, Merry et al 2006, Sarmadi et al 2016).
Los pastos tropicales generalmente tienen menos digestibilidad que los de clima
templado y se clasifican como plantas C4 y los pastos templados como plantas C3. El
52% de los pastos tropicales está por debajo de 55% de TND en contraste con solo 4%
de los pastos templados (Van Soest 1982). Además, las plantas tropicales tienen una
mayor tasa de lignificación, lo que también disminuye su digestibilidad. Con el incremento
de la madurez de forraje, en general hay una disminución en el contenido de nitrógeno y
su digestibilidad, y un aumento en el contenido de fibra y lignina (Arthington y Brown
2005).
En la planta C3, los haces vasculares están más separados, por lo que hay mayor
cantidad de parénquima o mesófilo en la planta, el cual es muy digestible; en
consecuencia, existe una mayor proporción de partes digestibles en las hojas de las
plantas de clima templado. Por el contrario, en las plantas C4 (pasto tropical), hay mayor
cantidad de haces vasculares, los cuales son de menor digestibilidad (Van Soest 1993).
En regiones templadas, ocurren heladas que limitan el crecimiento de las plantas, por el
contrario en las regiones trópicales las plantas pese a sufrir con la sequía o recibir un
corte, continúan su crecimiento en un ambiente más cálido donde aumentan su tasa
fotosintética y por tanto, su digestibilidad disminuye por una mayor lignificación de la
pared celular, que es el proceso de sellado de las paredes vegetales a través de la
deposición de lignina, que proporciona fuerza mecánica a la planta, prinicipalmente a los
tallos (Van Soest 1978, Ruiz et al 2008, Uzal 2008).
Los principales factores que condicionan la eficacia del proceso de hidrólisis de
carbohidratos son el grado de lignificación de la fibra, que dificulta la actuación de los
microorganismos, y el tiempo de que disponen estos para realizar la digestión (De Blas
et al 2008). En zonas con mayor altitud (montañosas), puede presentarse que el mismo
forraje tenga un menor contenido de lignina y mayor digestibilidad que si estuviese en las
29
partes bajas, lo que significa que las temperaturas más frías dominan sobre la humedad
para promover una mayor digestibilidad. Las plantas tropicales para poder sobrevivir,
invierten sus reservas en estructuras de resistencia (lignina, celulosa y hemicelulosa), la
lignina afecta considerablemente la digestibilidad y las reservas metabólicas de las
plantas, por lo que la edad afecta más a las plantas tropicales que a las de zonas
templadas (Van Soest 1993).
Las mediciones de CH4 muestran diferencias entre individuos por unidad consumida de
alimento (Robertson et al 2002). Esto puede deberse a la microflora de cada individuo,
incluso cuando se alimentan con las mismas dietas y los animales pueden tener efectos
significativos en las tasas de fermentación, lo que afectará a la metanogénesis. Los
microorganismos productores de hidrógeno en la degradación de la fibra incluyen
hongos, bacterias fibrolíticas y protozoos, su asociación con metanógenos en particular
las archaea metanogénicas, permite la utilización de hidrógeno en la síntesis de metano
(Weimer 1998, Kobayashi 2010, Bodas et al 2012). Aunque los metanógenos no
producen enzimas fibrolíticas, mejoran la eficiencia energética y el alcance de la digestión
de fibra por otros microorganismos ruminales mediante la prevención de la acumulación
de nucleótidos reducidos (por ejemplo, NADH) a través de transferencia de hidrógeno.
Por lo tanto la síntesis de CH4 es considerada como un proceso simbiótico entre los
microorganismos que producen hidrógeno y los metanógenos que lo consumen (Williams
et al 1994, Leng 2014).
Cuando las vacas lecheras lactantes son alimentadas con diferentes cantidades de una
dieta donde la mayor participación sea de forraje, la respuesta en las emisiones de
metano (CH4 g/Día) es lineal al consumo de materia seca (Ellis et al 2010, Hristov et al
2013). A su vez Rico et al (2015) y Chung et al (2011) sugieren que existe una importante
interacción y diferente producción de CH4 dependiendo del tipo de forraje.
Probablemente las diferencias en la fermentación ruminal surjan a partir de variaciones
en la salivación, la masticación, los patrones en las tomas de alimento, y los efectos
asociados sobre la tasa de pasaje del rumen, poblaciones microbianas y los productos
30
de la fermentación, incluyendo el suministro de hidrógeno (Waghorn 2006, Janssen
2010).
Montenegro y Abarca (2000) consideran que cuando los bovinos son alimentados con
forrajes de baja calidad nutritiva, se presentan deficiencias en nutrientes esenciales para
los microorganismos ruminales, por lo que la eficiencia en el crecimiento de éstos en el
rumen es baja. Bajo estas circunstancias, la producción de CH4 podría representar entre
el 15 y el 18% de la energía digestible. La corrección de estas deficiencias nutricionales
podrían reducir las pérdidas a valores cercanos al 7%. La celulosa y hemicelulosa se
fermentan a un ritmo más lento que los carbohidratos no estructurales, por lo tanto se
produce más CH4 por unidad de sustrato digerido (McAllister et al 1996, Stergiadis et al
2016).
La producción de CH4 se puede reducir por medio del consumo de forrajes con mejor
calidad nutricional a través de pastoreo en praderas menos maduras, o el uso de pasturas
mejoradas, que presentan una menor fibra y más carbohidratos solubles (Beauchemin et
al 2008). La mejora de la calidad del forraje también tiende a aumentar el consumo
voluntario, reducir el tiempo de retención en el rumen; promoviendo una digestión a nivel
post-ruminal energéticamente más eficiente, que reduce la proporción de energía
alimentaria que se convierte en CH4 (Pinares-Patiño et al 2007, Blaxter y Clapperton
1965).
En muchas regiones tropicales de África, Asia y América Latina, la productividad de los
animales está limitada por bajos contenidos de nitrógeno y el alto contenido de fibra,
principalmente de los pastos nativos y residuos de cultivos, que forman la base de la dieta
en estas regiones. Los animales en este tipo de dietas emiten más CH4 que los animales
alimentados con una mejor calidad de forrajes de climas templados (Harinder y Makkar
2007). La naturaleza y cantidad de las fracciones de la pared celular, así como el
contenido de proteína cruda (PC) de los forrajes influyen en los valores de degradabilidad
ruminal (Van Soest 1994). Existe una correlación positiva observada entre la FDN y la
producción de gas in vitro (Kumara Mahipala et al 2009). El mismo autor señala que existe
31
una correlación negativa de 0.39 entre PC y el volumen total de gas in vitro, y menciona
que este efecto negativo podría ser explicado por altos contenidos de nitrógeno soluble.
Por otro lado, en climas fríos en sistemas de producción de leche del departamento de
Antioquia y del antiplano cundiboyacense ubicados en Colombia, cuya temperatura
promedio es menor de 20º C, la base forrajera es el pasto Kikuyo (Cenchrus
clandestinum) seguido del ryegrass y sus híbridos. El kikuyo presenta alto contenido de
PC > 15.4% y de FDN (fibra en detergente neutro) > 50%, y bajo contenido de
carbohidratos no estructurales (CNE) < 17.2%, altos contenidos de nitritos y nitratos y
altos ácidos grasos insaturados (Correa 2009), por lo que las vacas lecheras deben ser
suplementadas con altas cantidades de alimentos ricos en CNE (suplementos
comerciales), lo que hace que la producción de CH4 deba ser menor, puesto que los altos
contenidos de nitritos y nitratos y ácidos grasos insaturados provenientes del pasto son
buenos sumideros de hidrogeniones, debido a los procesos de biohidrogenación ruminal
y el aumento en producción de propionato y butirato, entre otros. El ryegrass (Lolium spp)
y sus hibridos, han sido utilizados en mayor grado en las zonas lecheras del altiplano
Cundiboyacence y Nariño (Carulla et al 2004). Teniendo en cuenta que en general, el
contenido energético del pasto kikuyo es menor al de los ryegrasses (Meeske et al 2006),
Gaitán y Pabón (2003) encontraron que el contenido de energía neta de lactancia (ENL)
de esta gramínea es aproximadamente 20% más bajo que el del ryegrass perenne, al
igual que presenta un FDN mayor (50%) frente a (40.8%) para el ryegrass cuando son
cultivados bajos las mismas condiciones, esperaríamos que el kikuyo produzca más CH4
que el ryegrass.
La ingesta de alimento, disminuye la producción de CH4, pues aumenta la tasa de pasaje
(Janssen 2010, Hammond et al 2013). A su vez existe una relación inversa entre el
rendimiento de CH4 y composición química o digestibilidad de la materia seca (Johnson
y Johnson 1995).
Pastoreo en lechería especializada en Colombia
32
En la mayoría de sistemas productivos de lechería especializada existe una base
forrajera predominante de kikuyo (Cenchrus clandestinum) debido a su alto poder
invasivo por su hábito de crecimiento estolonífero (Fukumoto y Lee 2003), a que es
resistente al pisoteo (Miles et al 2000) y responde positivamente a la fertilización orgánica
(Mila y Corredor 2004) y química (Soto et al 2015); para mejorar la calidad de las
praderas, se viene realizando siembra de pasturas mejoradas como el ryegrass anual o
perenne (Lolium multiflorum y Lolium perenne) (Posada et al 2013, Botha 2003). Los
monocultivos de ryegrass con el paso del tiempo pueden resultar mezclados con kikuyo,
debido a las malas prácticas en siembra y pastoreo del mismo.
Un porcentaje elevado de los sistemas de producción de leche especializados en el país
están basados en el pastoreo rotacional con cerca eléctrica y son suplementados con
alimentos comerciales (Concejo Regional de la Cadena Láctea de Antioquia 2001, Osorio
2004, Rivera et al 1998). La edad de pastoreo puede variar dependiendo de la carga
animal, época de invierno o verano, nivel de fertilización y disponibilidad forrajera; el
kikuyo se pastorea en las lecherías desde los 25 días de rebrote en adelante y el ryegrass
aproximadamente entre los 25 y 30 días de rebrote cuando está como monocultivo, si
está asociado con kikuyo puede estar alrededor de los 38 días de pastoreo.
Especies forrajeras C3 y C4
El proceso de fotosíntesis consiste en una serie de reacciones que permiten convertir la
energía lumínica en energía química, que tiene como resultado final importante para la
planta la producción de carbohidratos; este proceso fotosintético se encuentra dividido
en dos grupos de reacciones, las dependientes de la luz y las de fijación del carbono. Las
plantas C4 en la fijación inicial de CO2 en la fotosíntesis producen el ácido oxalacético y
las plantas C3 producen ácido 3 fosfoglicérico, compuestos con 4 y 3 átomos de carbono
respectivamente (Pérez-Urria 2011).
Los pastos tropicales se clasifican como plantas C4 y los pastos de las zonas templadas
como plantas C3 (Van Soest 1993); en este trabajó se utilizó Kikuyo (Cenchrus
33
clandestinum) planta C4 y Ryegrass (Lolium perenne L.) planta C3, pues el objetivo fue
evaluar el efecto de cada pasto y sus mezclas, debido a que sus rutas metabólicas en la
captura y fijación de CO2 tienen diferente origen genético y esto puede influir en la
producción de CH4 entérico (Aguilar et al 2009).
Todos los eucariotes fotosintéticos, desde el alga más primitiva a la angiosperma más
avanzada, reducen el CO2 a carbohidratos a través del mismo mecanismo básico: el ciclo
de reducción de carbono fotosintético descrito originalmente para las especies C3 (el ciclo
de Calvin). Otras rutas metabólicas asociadas con la fijación previa de CO2, tales como
el ciclo de asimilación fotosintética del carbono C4, ciclo ácido de las crasuláceas (CAM)
y el ciclo de oxidación fotorespiratoria del carbono, son auxiliares o dependiente del ciclo
básico de Calvin (Taiz y Zeiger 2002).
Las rutas auxiliares mencionadas, entre ellas la C4 y CAM, surgen principalmente como
fuerzas evolutivas de las plantas frente al aumento en la temperatura que trajo consigo
la disminución de la concentración de CO2 y de presión de vapor atmosférico, además de
la disponibilidad limitada de agua por la presencia de lluvias estacionales (Edwards y
Smith 2010, Taylor et al 2012).
Las C4 tropicales se han caracterizado en general por poseer una alta acumulación de
materia seca pero de bajo valor nutritivo, sus procesos fotosintéticos son muy eficientes,
debido a que su selección estuvo orientada hacia la producción de materia seca y a que
se desarrollan en regiones geográficas donde la radiación solar y la temperatura
ambiente les permite crecer en forma más o menos contínua durante todo el año, siempre
y cuando dispongan de suficiente humedad (Minson 1990; Van Soest 1994), adicional
son más sensibles al frío, toleran elevadas concentraciones de CO2 atmosférico y su
enraizamiento es más profundo que los forrajes C3 (Bell et al 2011). El contenido de las
paredes celulares en los pastos tropicales es más constante y por tanto, es una variable
menos importante en la afectación del consumo de esas especies de plantas (Milford y
Minson 1965). Solamente la mitad de los pastos C4 tiene un nivel de PC adecuado para
los niveles recomendados para mantenimiento en ganado. El bajo nivel de PC en pastos
34
tropicales está asociado con las rutas fotosintéticas de los C4 por tener haces vasculares
largos en las hojas y alta proporción de tallo (Minson y Wilson 1980). En el norte del
departamento de Antioquia la PC promedio del kikuyo fue de 20.5%, el valor más alto
estuvo en 27.1%, este alto contenido de PC se debe a los intensos planes de fertilización
nitrogenada química, alternada en algunos sitios con fertilización orgánica a través de
riegos con porquinaza o bovinaza a las que son sometidas las praderas, lo que además,
modifica las características químicas y nutricionales de la PC manifestándose en un
incremento en el contenido de nitrógeno no protéico, particularmente de nitratos (Carulla
et al 2004, Correa 2006, Marais 2001).
La fermentación de pastos tropicales C4, en un meta-análisis resultó en una mayor
emisión de CH4 (10-17%) que las gramíneas de zonas templadas C3 (Archimède et al
2011). In vivo se observó una disminución del 20% en la emisión de CH4 con ryegrass
rico en azúcar (DEFRA, 2010). Sin embargo, Staerfl et al (2012) no encontraron una
diferencia en la emisión de CH4 in vivo entre un ryegrass rico en azúcar y uno regular.
Los pastos tropicales tienen mayor cantidad de FDN o de partes estructurales y presentan
una densidad variable con menos calidad en el contenido de las células, de lo que deriva
la diferencia en calidad de una planta tropical con una de clima templado; el rango
aproximado de FDN es más estrecho (65 a 80 % FDN) en los forrajes C4, en el caso de
los pastos de zona templada el rango va de 35 a 80 %, por lo que es más fácil que haya
correlación iversa de la digestibilidad con la FDN para estos que para los tropicales (Van
Soest 1993).
En el estudio de Bell et al (2011) donde se simularon varios escenarios climáticos
históricos y futuros de Australia, se observó que el rendimiento del pasto kikuyo y su
energía metabolizable (EM) respondió con más fuerza a un aumento de la temperatura
ambiente frecuente, hasta de 4°C, comparado con el ryegrass perenne que se comporta
mejor en temperaturas más bajas. Teniendo en cuenta que el futuro proyecta cambios
climáticos, este estudio sugiere que no sería beneficioso tener solo al kikuyo como fuente
principal de EM sino tener también la opción del ryegrass. Sin embargo, en todos los
sitios que estos autores estudiaron, el kikuyo podría ser una fuente útil de EM durante los
35
meses de diciembre a febrero comparado con ryegrass perenne por su menor tolerancia
al calor.
Origen del pasto kikuyo y del pasto Ryegrass
De las zonas de alturas entre 2000 y 3000 metros en África, en Kenia y específicamente
del monte Kilimanjaro, se trajo a Colombia el pasto kikuyo (Cenchrus clandestinum), pero,
aun siendo territorios similares, la zona de donde es originario este pasto dispone de
2247 horas de brillo solar al año y en Colombia, en las zonas de alturas similares donde
fue implantado, solamente se disponen de 1600 horas de brillo solar anuales. En Kenia,
por ejemplo, no se presenta en los bovinos la intoxicación por nitratos por el consumo de
pasto kikuyo (Uribe 2014).
El ryegrass perenne (Lolium perenne L.) es un pasto proveniente de la zona templada de
Asia y Norte de Europa, es un forraje de clima templado que se adapta a zonas entre los
1800 y 3600 msnm, arriba de los 3000 msnm su crecimiento se reduce y los períodos de
recuperación se deben prolongar entre 2 y 4 semanas. Los suelos donde crece deben
ser de media a alta fertilidad, con un drenaje adecuado y pH superior a 5.5; es exigente
a la nutrición de nitrógeno, fósforo y potasio (Villalobos y Sánchez 2010); su valor
nutricional es superior al de los pastos tropicales de altura (>2500 msnm) (Posada et al
2013).
Influencia de la edad sobre calidad composicional en las pasturas y parámetros
ruminales
Con el avance en la edad de rebrote podría esperarse un incremento significativo en la
producción de biomasa (Juárez et al 2001, Márquez et al 2007), esto no se apreció
claramente en el experimento de Correa et al (2016) donde el material verde inicial en
kg/m2 fue de 4.96 y 5.52 para un kikuyo con 45.5 (Joven) y 79.5 (Maduro) días de rebrote
respectivamente, fue estadísticamente similar.
36
La edad del pasto kikuyo no cambió los siguientes parámetros ruminales: pH, síntesis de
proteína microbiana y concentración de amoníaco (N-NH3) (Ruggia et al 2008 y Correa
et al 2016), al igual que tampoco cambió la producción y la calidad composicional de la
leche (Ehrlich et al 2003, Chilibroste et al 2000 y Correa et al 2016). La edad de rebrote
afectó la concentración de proteína y de FDN del pasto kikuyo, a medida que aumenta la
edad disminuye la PC y aumenta la FDN y el nitrógeno no protéico (NNP) (Aguilar 2009,
Correa et al 2016, Alstrup et al 2016). Chilibroste et al (2000), reporta la reducción en el
contenido de PC en el forraje al aumentar la edad de rebrote de pasto ryegrass (Lolium
perenne). A medida que las plantas se aproximan a su latencia o madurez, los nutrientes
se redistribuyen de las hojas a la raíz, lo que reduce la cantidad de células solubles, esto
aumenta el porcentaje de pared celular (Lyons et al 1996).
Brask et al (2013) encontraron que el total de la producción diaria de CH4 no mostró
diferencias entre gramíneas jóvenes y maduras; sin embargo, como el CMS disminuyó
con el aumento del estado de madurez, el CH4 expresado por kilogramo de MS y energía
ingerida aumentó en pastos más maduros. Pinares-Patino et al (2007) demostraron que
las emisiones de CH4 por kg de FDNd consumido aumentaron con el estado de madurez
de los pastos. Por otro lado, Hellwing y Weisbjerg (2010) no encontraron ningún efecto
de digestibilidad de forraje en la producción de CH4. Brask et al (2013) sugirieron que si
se utiliza un forraje maduro este debe ser combinado en una relación forraje: suplemento
comercial 50:50. Esta relación debe ser chequeada, pues un exceso en el consumo de
suplemento comercial puede incrementar la cantidad de AGVs y ácido láctico en el
rumen, superando su capacidad de absorción y el poder tampón del organismo del
animal. La combinación de estos factores crea una disminución en el pH ruminal durante
largos períodos en el día (pH <5.6 por más de 3 horas), lo que favorece la acidosis ruminal
subaguda y la acidosis aguda (Stone 2004, Owens et al 1998, Gozho et al 2005).
Proceso de hidrólisis de carbohidratos en materias primas usadas en la
suplementación energética y su relación con el metano
37
El objetivo principal de la suplementación es aumentar el consumo total de MS y el
consumo de energía respecto de aquellos que se pueden alcanzar con sólo pastoreo y
con ello aumentar la producción de leche por vaca, la carga animal, la duración de las
lactancias en épocas de producción de MS limitada, el contenido de proteína en la leche,
mejorar la condición corporal, etc (Bargo et al 2003).
Debido a que los limitantes nutricionales principales de las praderas basadas en pasto
kikuyo están asociados a su bajo contenido de energía y de proteína no degradable en
rumen (PNDR) (Correa et al 2008, Gaitán y Pabón 2003, Marais 2001) es necesario
realizar suplementación a las vacas con suplementos comerciales (conocidos como
concentrados) (Concejo Regional de la Cadena Láctea de Antioquia 2001, Osorio 2004,
Rivera et al 1998), adicional porque en sistemas intensivos donde las vacas son de alta
producción >20lt leche vaca/día, la suplementación permite incrementar el consumo y por
ende la productividad de los animales (Phillips 2002).
La principal fuente de energía para el crecimiento bacteriano son los carbohidratos;
existen microorganismos fermentadores de carbohidratos estructurales (CE) y
fermentadores de carbohidratos no estructurales (CNE) como almidón y azúcares
(Russell et al 1992, Jung et al 1992, Hall et al 1998, y Cheeke y Dierenfeld 2010) en este
grupo se incluye también la pectina que es un polisacárido no almidonoso estructural
(CE) que da estabilidad a las paredes celulares vegetales (Abbott y Boraston 2008) y
posee un alto potencial de degradabilidad ruminal (Lashkari y Taghizadeh 2015). Los
microorganismos que fermentan celulosa y hemicelulosa (CE) crecen lentamente y
utilizan amoniaco como una fuente de nitrógeno (N) para la síntesis de proteína
microbiana. Los microorganismos que fermentan almidón, azúcares (CNE) y pectina (CE)
crecen más rápidamente que los que fermentan CE y utilizan amoníaco o aminoácidos
como fuente de N. Cuando se aumenta la disponibilidad de almidón en el rumen se
incrementa la producción de proteína microbiana (Huntington 1997). Las enzimas que
degradan los carbohidratos son conocidas como amilasas, producidas por los
microorganismos del rumen y tienen la capacidad de hidrolizar enlaces glicosídicos del
almidón: 1-4 de amilosa y 1-6 de amilopectina (Zeoula y Caldas 2001).
38
De acuerdo a la naturaleza y velocidad de fermentación de los carbohidratos de la dieta
se pueden reducir las emisiones de CH4 del ganado a través de modificaciones en las
proporciones de AGVs sintetizados en el rumen (Johnson y Johnson, 1995). Las dietas
ricas en CNE disminuyen la síntesis de acetato y favorecen la producción de propionato;
este último compite con el CO2 por la captura hidrogeniones, necesarios para la síntesis
de CH4 (Beauchemin et al 2008). Es conocido que las dietas que contienen una alta
proporción de almidón principalmente porque tienen granos disminuyen la producción de
CH4 en comparación con el forraje (Johnson y Johnson 1995, Beauchemin y McGinn
2005). En general, se ha demostrado que el rendimiento de CH4 comienza a declinar
cuando la suma de grano de maíz o de soja en los suplementos comerciales conforman
más de 60% de la dieta (Lovett et al 2003, Sauvant et al 2011). En el trabajo de Aguerre
et al (2011) el aumento de la relación forraje:concentrado (F:C) de 47:53 a 68:32
incrementó la emisión de CH4 de 538 a 648 g / vaca por día. Sin embargo el aumento en
la proporción de suplementos comerciales en la dieta por encima de ciertos niveles,
podría tener un efecto negativo sobre la digestibilidad de la fibra (Ferraretto et al 2013).
Una de las fuentes energéticas más utilizada en la elaboración de los suplementos para
vacunos lecheros es el maíz (MADR 2005), debido a su valor energético, alto contenido
en almidón y grasa (3.6%), y su bajo nivel de fibra cruda (2.3%). Adicionalmente, posee
una proporción media de amilosa y amilopectina es 25:75 (FEDNA 2010), características
que lo convierten en un material muy demandado para la alimentación humana, y en los
últimos años, para la producción de biocombustibles, reduciendo su disponibilidad y
aumentando el valor asociado con su comercialización. Adicional los altos precios del
maíz, han aumentado el interés en una alimentación para rumiantes baja en almidón y
alta en forraje o en dietas donde exista una sustitución parcial de grano de maíz con otras
materias primas aportantes de energía.
El sorgo es un grano que presenta unos patrones de fermentación ruminal más lentos
que el maíz en términos de la desaparición porcentual de materia seca, proteína y
almidones (Herrera-Saldana et al 1990). En algunos casos, la mezcla de granos puede
proveer un patrón de fermentación ruminal óptimo más que con un grano simple. Las
diferencias en la fermentación ruminal del sorgo se deben a la dureza de la matriz
39
proteína-almidón, la cual es más resistente a la humedad y a la penetración de enzimas
que la del maíz (Herrera-Saldana et al 1990, Theurer et al 1999). Por muchos años el
sorgo fue considerado de menor valor nutricional que el maíz debido a su menor valor de
digestibilidad inclusive cuando es molido o rolado. Sin embargo, dicha digestibilidad no
siempre resulta en una disminución en la producción de leche, ni en el desempeño
productivo y no se han detectado diferencias en el consumo de materia seca, porcentaje
de grasa en la leche y peso corporal debido a la fuente de granos (Mitzner et al 1994,
Theurer et al 1999).
La yuca es un tubérculo que tiene una degradabilidad efectiva mayor que el maíz y el
sorgo, por su ausencia de pericarpio, endospermo córneo y periférico, la matriz de
proteína y posiblemente debido a una menor proporción de amilosa y de lípidos en los
gránulos de almidón, lo que disminuye la cantidad de puentes de hidrógeno y aumenta la
capacidad de expansión de almidón en el medio acuoso. La estructura química y física
del almidón tiene efecto sobre la hidrólisis ruminal, en particular la relación amilopectina:
amilosa, así como la distribución de las moléculas y el grado de polimerización (Zeoula y
Caldas 2001). De la totalidad de los almidones entre 77% a 81% (Moshi et al 2014), el 79
al 80% corresponde a amilopectina (Onitilo et al 2007), haciéndola una fuente energética
ideal para el rumiante en presencia de NNP, debido a que puede generar un incremento
en la producción de propionato y una disminución de acetato (Khampa y Wanapat 2006).
El aumento de la producción total de AGVs y lactato puede causar una reducción en el
pH ruminal (Ørskov 1986); por ello es importante buscar alimentos que no generen esta
reducción que podría causar una acidosis ruminal (Gozho et al 2005). La pulpa cítrica es
un subproducto de la extracción industrial del jugo de naranja, tiene un alto potencial de
degradabilidad ruminal y puede ser suministrado tal cual, ensilada o deshidratada en
ganado lechero y de engorde (Lashkari y Taghizadeh 2015). Presenta un patrón de
fermentación ruminal diferente al observado con los granos de cereales, con menor
producción de propionato y lactato y mayor de acetato, convirtiéndose en un alimento que
tiene menor potencial para propiciar cuadros de acidosis láctica (Schalch et al 2001) por
su alto contenido de pectinas (22%) y fibra de alta calidad (23% FDN, digestible en un
89%) (Bampidis y Robinson 2006).
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Conclusión
Con la inclusión de suplementos comerciales, de pastos mejorados y de mejores
prácticas en el manejo y cosecha de las pasturas se prevé un mayor aporte de nutrientes
digestibles, lo que podría aumentar la productividad animal y disminuir así la producción
de CH4 en las lecherías especializadas.
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CAPITULO II
El siguiente capítulo busca dar cumplimiento al objetivo específico 1 del trabajo de tesis.
Efecto de la edad de corte de los pastos kikuyo (Cenchrus clandestinum) y
ryegrass (Lolium perenne l.) sobre la digestibilidad, perfil de fermentación y
producción de metano in vitro
R R Noguera1, C Restrepo1 2, S L Posada1.
1Grupo de Investigación en Ciencias Agrarias-GRICA, Facultad de Ciencias Agrarias,
Universidad de Antioquia, AA 1226, Medellín, Colombia
2 Grupo de investigación Nutri-Solla, Solla S. A, Itagüí, Colombia
Resumen
El objetivo del presente trabajo fue evaluar el efecto de la edad de corte del pasto Kikuyo
(Cenchrus clandestinum), Ryegrass (Lolium perenne L.) y su mezcla sobre la
digestibilidad, producción de CH4 y el perfil de fermentación in vitro. Para ello, muestras
58
de pasto Kikuyo y Ryegrass fueron cosechadas desde el mes de abril hasta mayo de
2014, a los 30, 37 y 44 días de edad e incubadas de manera individual y en mezcla (1:1)
en un sistema de digestión in vitro. Las variables evaluadas fueron degradación de la
materia seca, producción de metano, pérdida de energía bruta en forma de metano y
producción de ácidos grasos volátiles. Los datos fueron analizados empleando un análisis
de medidas repetidas en el tiempo con arreglo factorial 3 x 3. La degradación de la
materia seca, la producción de metano y de ácidos grasos volátiles fue superior en el
pasto Ryegrass que las registradas para el paso Kikuyo y la mezcla Kikuyo – Ryegrass
(p<0.05). Los sustratos más digestibles produjeron un mayor volumen de CH4 y en
consecuencia, presentaron una mayor pérdida de energía. Un efecto sinérgico en la
mezcla Kikuyo – Ryegrass fue observado, indicando que praderas mixtas en
proporciones 50:50 podrían mejorar los parámetros de fermentación ruminal del pasto
Kikuyo. El intervalo entre pastoreos ideal para el pasto Ryegrass fue 30 días, para el
pasto Kikuyo edades entre los 37 y 44 días parecen ser más convenientes. En las edades
antes descritas se obtuvieron las mayores degradaciones de la materia seca (78.5, 67.9
y 68.2%) y producción de ácidos grasos volátiles totales (326, 278 y 277 mmol/L) y a
pesar de que también se obtuvo una mayor pérdida energética en forma de metano
(192.7, 180.4 y 206.6 cal), esta sería compensada por una mayor disponibilidad de
energía para los microorganismos y para el animal derivada de la mayor cantidad de
materia orgánica fermentable.
Palabras claves: Energía, gases de efecto invernadero, pasturas, rumiantes.
The efect of the cutting age of Kikuyo (Cenchrus clandestinum) and Ryegrass
(Lolium perenne L.) grasses on the digestibility, the fermentation profile and the
methane production in vitro.
Summary
The objective of this study was to evaluate the effect of cutting age of Kikuyu grass
(Cenchrus clandestinum), ryegrass (Lolium perenne L.) and its mixture on digestibility,
production of CH4 and profile of in vitro fermentation. To do this, samples of Kikuyu grass
59
and ryegrass were harvested from April to May 2014, at 30, 37 and 44 days old and
incubated individually and in a mixture (1: 1) in an in vitro digestion system. The variables
evaluated were degradation of dry matter, methane production, gross energy lost as
methane and volatile fatty acids. Data were analyzed using a repeated measures analysis
in time factorial arrangement 3 x 3. The degradation of dry matter production of methane
and volatile fatty acids was higher in the Ryegrass pasture that the value registered for
the Kikuyu grass and the Ryegrass - Kikuyu mixture (p <0.05). The most digestible
substrates produced a greater volume of CH4 and therefore had a greater loss of energy.
A synergistic effect on the mixture Kikuyu - Ryegrass was observed, indicating that mixed
prairie in 50:50 proportions could improve ruminal fermentation parameters of Kikuyu
grass. The ideal interval for grazing ryegrass pasture was 30 days, Kikuyu grass ages
between 37 and 44 days seem to be more convenient. For the described ages, major
degradations of dry matter (78.5, 67.9 y 68.2%) and volatile fatty acids (326, 278 y 277
mmol/L) were obtained. Despite of higher energy loss was also obtained in the form of
methane (192.7, 180.4 y 206.6 cal), this would be balanced by a greater availability of
energy for microorganisms and animals due to the largest amount of fermentable organic
matter.
Keywords: Anthropogenic methane, energy, pastures, ruminants.
Introducción
El incremento en las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y el consecuente
calentamiento global es un tema de creciente interés. Entre las implicaciones que
conllevan el aumento de las concentraciones de estos gases en la atmosfera se pueden
citar el aumento del nivel del mar y la temperatura, el deshielo de los casquetes polares
y los glaciares, los cambios en las corrientes oceánicas y en los patrones climáticos, por
lo tanto, disminuir o demorar el cambio climático constituye el más serio desafío para la
humanidad (Steinfeld et al 2009). En el sector agropecuario, la producción ganadera
mundial contribuye con el 18% de las emisiones de GEI, un porcentaje mayor que el
60
correspondiente a los medios de transporte (FAO 2009). En Colombia, las emisiones
anuales de CH4 de origen entérico corresponden a 1381.9 Gg, lo cual equivale al 1.73%
del total mundial de emisiones de este gas, siendo solo superadas en la región por Brasil,
México y Argentina (Grupo Unicen 2006).
El metano (CH4) es un GEI producido a partir de los procesos digestivos normales de los
rumiantes, el cual posee un efecto negativo a nivel ambiental y representa una pérdida
de la energía consumida, que no puede ser transformada en leche o en carne. En
Colombia existe limitada información sobre las emisiones de gas CH4 como resultado de
los procesos digestivos en rumiantes y su relación con el tipo y calidad de pastura
consumida. La concentración y tipo de carbohidratos presentes en los forrajes varían
grandemente en función del género, la especie, las condiciones de suelo, el ambiente y
su manejo. Estos factores convierten a las pasturas en alimentos de composición
heterogénea con diferentes tipos y concentraciones de carbohidratos. La interacción de
todos estos factores determina la dinámica y los productos de fermentación del forraje en
el rumen. El sustrato principal para la metanogénesis es el hidrógeno (H2), que se genera
durante la fermentación de hidratos de carbono de la pared celular de plantas a acetato
y butirato (Moss et al 2000). Los forrajes maduros y las plantas C4 presentan una
concentración superior de carbohidratos estructurales (Van Soest 1993, Sun et al 2010)
y esto se ha relacionado con una mayor producción de CH4 (Jayanegara et al 2009).
Dietas altas en fibra aumentan la producción de acetato (por liberación de H2), mientras
que las dietas con alto contenido de almidón favorecen la formación propionato
(Valadares et al 1999) y por lo tanto, disminuyen la formación de H2.
La obtención de productos alimenticios de origen animal con bajo nivel de emisiones de
CH4 es un factor de competitividad en el mercado mundial y un diferenciador ambiental y
comercial, por tal razón, los esfuerzos en la nutrición de rumiantes están siendo
orientados hacia la búsqueda de métodos que reduzcan las emisiones de CH4 e
incrementen la eficiencia en la utilización de la energía. El objetivo del presente trabajo
fue evaluar el efecto de la edad de corte del pasto Kikuyo (Cenchrus clandestinum),
61
Ryegrass (Lolium perenne L.) y su mezcla sobre la digestibilidad, producción de CH4 y el
perfil de fermentación in vitro.
Materiales y Métodos
Sustratos
Se utilizaron dos especies forrajeras: Kikuyo (Cenchrus clandestinum) y Ryegrass
(Lolium perenne L.), cuyas edades de corte fueron 30, 37 y 44 días, con las cuales se
evaluó el efecto de la edad sobre la digestibilidad, producción de CH4 y perfil de
fermentación. Estos materiales fueron evaluados individualmente por especie y en
mezcla en una proporción 1:1 como lo descrito a continuación: RG30 (Ryegrass de 30
días de corte), RG37 (Ryegrass de 37 días de corte), RG44 (Ryegrass de 44 días de
corte), KK30 (Kikuyo de 30 días de corte), KK37 (Kikuyo de 37 días de corte), KK44
(Kikuyo de 44 días de corte), KKRG30 (Mezcla 1:1 Kikuyo: Ryegrass de 30 días de corte),
KKRG37 (Mezcla 1:1 Kikuyo: Ryegrass de 37 días de corte) y KKRG44 (Mezcla 1:1
Kikuyo: Ryegrass de 44 días de corte).
En una pradera de la hacienda “Betania” ubicada en el municipio de Santa Rosa de Osos
(temperatura media: 14º C, humedad relativa 79%, precipitación 2238 mm y 2640 msnm)
se tomaron las muestras de forraje representativas. La fertilización de las praderas se
hizo a través de riego con porquinaza cruda. La fumigación de los potreros se realizó a
los 15 días después del corte de uniformización con un piretroide de última generación
para controlar colaria (Collaria sp) y lorito verde (Draeculacephala sp).
Una vez las praderas alcanzaron la edad estipulada, las muestras se cortaron a una altura
de 15 cm del suelo. Los forrajes se secaron en una estufa de ventilación forzada a 65ºC
por 48 horas y se molieron utilizando un molino estacionario Thomas-Wiley 4, con criba
de 1mm. Los forrajes se analizaron para determinar el contenido de materia seca total
(MST) (mediante determinación de humedad residual a a 105°C/3 horas), proteína bruta
(PB), extracto etéreo (EE), cenizas (CZ) con incineración a 550º C de acuerdo con la
AOAC (2002), calcio (Ca) por titulación de acuerdo a NTC 302 (1998), fósforo (P) por
62
espectrofotometría de acuerdo a NTC 4981 (2001) (ambos por prueba colorimétrica),
fibra detergente neutra (FDN), fibra detergente ácida (FDA) (Van Soest et al 1991), lignina
mediante sometimiento de la FDA a una digestión con ácido sulfúrico al 72% (Van Soest
1967) y energía bruta (EB) en calorímetro adiabático (ISO 9831). La concentración de
nitratos fue realizada por fotocolorimetría a una absorbancia de 320 nm como descrito
por Bedwell et al (1995) (Cuadro 1).
Cuadro 1. Composición química del pasto Kikuyo y Ryegrass en diferentes
edades de corte.
Kikuyo Ryegrass
Ítem♱ 30 días 37 días 44 días 30 días 37 días 44 días
MS, % 10.5 12.1 14.0 10.3 12.8 14.3
PB, % de la MS 23.2 20.3 19.9 21.4 20.2 19.6
FDN, % de la MS 62.1 63.5 63.8 52.6 51.7 61.3
FDA, % de la MS 29.8 30.5 30.0 31.4 29.0 33.0
EB, cal/g 4291 4401 4329 4222 4430 4331
EE, % de la MS 1.9 3.1 2.9 3.1 3.2 3.9
Lignina, % de la
MS 4.4 4.9 4.5 2.1 2.8 4.1
CZ, % de la MS 10.5 10.6 11.3 12.3 11.3 10.3
CNF 2.3 2.5 2.14 10.6 13.6 4.9
Nitratos, ppm 2390 2307 1977 5651 5072 3725
Ca, % de la MS 0.6 0.6 0.5 0.4 0.8 0.7
P, % de la MS 0.6 0.5 0.4 0.5 0.6 0.5
♱ MS= Materia seca; PB= Proteína bruta; FDN= Fibra detergente neutra; FDA= fibra detergente acida;
EB= Energía bruta, EE= Extracto etéreo, CZ= Cenizas, CNF= carbohidratos no fibrosos (100-(proteína
bruta + extracto etéreo + fibra detergente neutro + cenizas)), Ca= Calcio y P= Fósforo.
Técnica in vitro de producción de gases
63
Preparación del medio de cultivo. El día previo al inicio del experimento, el medio de
cultivo fue preparado de acuerdo con las recomendaciones de McDougall (1948): 9.8 g/l
de NaHCO3, 7 g/l de Na2HPO4.7H2O, 0.57 g/l de KCl, 0.47 g/l NaCl, 0.12 g/l de
MgSO4.7H2O, 0.04 g/l de CaCl2. Estos reactivos se disolvieron totalmente en agua
destilada, la solución fue saturada con CO2 y mantenida en estufa de ventilación forzada
a 39 °C.
Preparación del inóculo e inoculación. El líquido ruminal fue obtenido de dos vacas
Holstein con cánula ruminal permanente, mantenidas bajo condiciones de pastoreo con
pasto Kikuyo (Cenchrus clandestinum). El contenido ruminal fue extraído manualmente y
almacenado en garrafas térmicas previamente calentadas con agua a 40ºC para su
almacenamiento y transporte.
Preparación de los frascos de incubación. Se utilizaron frascos con capacidad de 100 ml
de color ámbar, previamente lavados con abundante agua y secados en la estufa de
ventilación forzada a 65°C por 48 horas. En cada frasco de incubación se pesaron 0.5g
de sustrato, se adicionaron 45 ml de medio de cultivo y 5 ml de líquido ruminal. Los
frascos fueron gaseados con CO2, sellados con tapas de caucho e incubados en estufa
a 39°C (Williams 2000, Posada y Noguera 2005).
Como control, se utilizaron frascos que contenían medio de cultivo e inóculo pero sin
sustrato, con el fin de corregir la producción de gas originada por el gaseado con CO2 y
la presión producida por la fermentación de los microorganismos presentes en el líquido
ruminal (Theodorou et al 1994).
Producción de gas y metano. La presión originada por los gases acumulados en la parte
superior de los frascos se midió con un transductor de presión (Ashcroft 2089QG -
Precision Digital Test Gauges, USA), el valor obtenido en unidades de presión (psi) fue
transformado a volumen (ml) mediante el empleo de la siguiente ecuación Y = -
0.1833+5.2098X+0.0598X2 (Posada et al 2006). Las lecturas se realizaron a las 12, 24 y
64
48 horas de incubación, posteriormente se realizó la colecta del gas generado en bolsas
plásticas con sellado hermético para la determinación de CH4 por cromatografía de gases.
Para la determinación de CH4 se tomó una muestra de 100 μl de gas con ayuda de una
jeringa gas tight (Restek ®, USA) e inyectada en un cromatógrafo de gases Thermo Trace
GC Ultra (Thermo Scientific, USA). Las condiciones cromatográficas fueron: detector FID
(300°C), gas de arrastre helio (1 ml/minuto), temperatura del inyector 200 °C en modo
split (50:1), horno con temperatura inicial de 30°C y una rampa de 30°C/minuto hasta 200
°C, columna de 30 metros, 0.32 mm y 0.25 µm. Los datos de concentración de metano
fueron procesados de acuerdo con la descripción dada por López y Newbold (2007).
Degradación in vitro de la materia seca. Para determinar la degradación de la materia
seca (MS) un determinado numero de frascos fue retirado en cada horario de incubación
y se sometieron a un choque térmico a -20º C por 5 minutos para detener el proceso de
degradación. El contenido de cada frasco se filtró inmeditamente a través de crisoles con
placa flitrante porosidad #1, de peso conocido utilizando una bomba de vacío. La MS no
degradada se determinó mediante el secado del material filtrado a 65°C por 48 horas y
por diferencia con la MS incubada se obtuvo la MS degradada de acuerdo a la descripción
de Noguera et al (2016).
Determinación del perfil de ácidos grasos volátiles (AGVs). La concentración de AGVs
(acético, propiónico y butírico) se determinó en el líquido resultante de la filtración de cada
frasco en su respectivo horario de incubación, siguiendo la metodología descrita por
Tjardes y Buskirk (2000). Con el objetivo de detener la fermentación de los
microorganismos, la muestra líquida se acidificó a un pH de 2.5 con ácido sulfúrico
concentrado y luego se centrifugó a 10000 r.p.m y se almacenó a -20º C, para la posterior
determinación de ácidos grasos volátiles mediante cromatografía gaseosa, según lo
descrito por Noguera et al (2016). Las condiciones cromatográfícas fueron: detector FID
(300°C), gas de arrastre helio, temperatura del inyector 21 °C en modo split (10:1), horno
con temperatura inicial de 68°C y una rampa de 10°C/minuto hasta 140°C, columna
RESTEK (FAMEWAX) de 30 metros, 0.32 mm de diámetro y 0.25 µm.
65
Análisis Estadístico
Para establecer el efecto de los tratamientos sobre las variables respuesta, se realizó un
análisis de medidas repetidas en el tiempo con arreglo factorial 3 x 3, utilizando el
procedimiento PROC MIXED del paquete estadístico SAS University Edition (SAS.com
2015) teniendo en cuenta un nivel de significancia del 5% (P<0.05). Los efectos fijos del
modelo fueron los tratamientos y los horarios de incubación y se consideraron como un
efecto aleatorio los diferentes inóculos ruminales.
Resultados y Discusión
En el Cuadro 1 se describe la composición química del pasto Kikuyo y Ryegrass
cosechados en tres edades de corte. Como era lo esperado, el contenido de MS en las
plantas se incrementó con el avance de la edad. Los porcentajes de MS se ubicaron por
debajo del 14%, hecho que podría limitar el consumo de forraje en los animales por un
efecto de distención ruminal promovido por el alto contenido de agua en las pasturas.
El pasto Kikuyo como el Ryegrass presentaron altas concentraciones de PB, con valores
que flucturaron entre el 20 y 29%. Estos altos contenidos de nitrógeno se ubican dentro
del rango considerado normal para este tipo de forrajes en el norte del departamento de
Antioquia (Correa et al 2008). Es una práctica habitual en las cuencas lecheras de
Colombia, el uso de altas dosis de fertilizantes nitrogenados en las pasturas, hecho que
se ve reflejado en sus contenidos de PB y nitratos. Las concentraciones de nitratos
encontradas en el pasto Ryegras fueron en promedio 54% superiores a las registradas
en el pasto Kikuyo. Sin embargo, estas concentraciones no representan riesgo alguno
para la salud animal (Ruiz-Buitrago 2014).
A pesar de que las concentraciones de nitratos registradas en este estudio no
representan riesgos de intoxicación para los animales, Marais et al (1988) señalan que
nitritos y nitratos pueden afectar más sutilmente la producción animal a través de efectos
indirectos perjudiciales en los organismos del rumen, principalmente por causar efectos
66
tóxicos en los organismos celulolíticos, disminuyendo la digestibilidad del forraje. Estos
mismos autores sugieren que la reducción en la digestibilidad puede ser el resultado de
la acumulación de nitritos que inhiben el sistema transportador de electrones de algunas
especies de microorganismos y limitan la generación de ATP y su crecimiento. Es
importante resaltar que la concentración de nitratos en la dieta puede afectar el
desempeño animal sin que este último presente signos aparentes de intoxicación.
La FDN determinada en el pasto Kikuyo tendió a mantenerse constante a través del
tiempo y fue superior a la encontrada para el pasto Ryegrass, en donde esta misma
fracción se incrementó con el avance de la edad de la planta (Cuadro 1). Diferentes
autores (Gaitán y Pabón 2003, Lee et al 2002, Smit et al 2005, Taweel et al 2005) reportan
que el pasto Kikuyo presenta valores de FDN más altos que los Ryegrasses. Correa et al
(2008) en una revisión de literatura sobre el valor nutricional del pasto Kikuyo en Colombia
reportan valores máximos y mínimos de FDN de 66.9 y 51.7%, respectivamente (n=36).
Los porcentajes de degradación de la MS de los forrajes evaluados se describen en el
Cuadro 2. después de 48 horas de incubación la mayor degradación de la MS se observó
en el pasto Ryegrass en todas las edades de corte cuando fue comparado con el pasto
Kikuyo (p<0.05). La mezcla Kikuyo-Ryegrass mostró un efecto sinérgico sobre la
degradación, donde se evidenció que la mezcla tuvo una digestibilidad de la MS superior
a la registrada para el Kikuyo y menor a la observada en el Ryegrass. La literatura
claramente establece que la digestibilidad del forraje disminuye con el avance de la edad;
este hecho fue evidenciado en el pasto Ryegrass, sin embargo, para el pasto Kikuyo la
degradación a las 48 horas de incubación fue superior en la edad de 44 días que a los
30 días de rebrote (p<0.05).
Cuadro 2. Efecto de la edad de corte y la especie sobre la degradación (%)
in vitro de la materia seca.
Tratamiento ♱ Tiempo de incubación (horas)
12 24 48
67
Media DE Media DE Media DE
RG30 60.6 aA 0.3 73.5 aA 5.8 78.5 abA 2.5
RG37 56.2 abA 4 76.0 aA 1.8 80.4 aA 2.6
RG44 52.7bA 1.9 67.5 bA 2 74.9 bA 2.5
KK30 31.4 bC 0.4 40.8 cC 6 61.5 bC 1.5
KK37 38.5 aC 2.1 52.8 bC 5.2 67.9 aC 3.3
KK44 39.9 aC 0.9 58.6 aB 2.2 68.2 aB 1.1
KKRG30 47.0aB 0.6 57.7 bB 3.6 70.5 aB 1.2
KKRG37 50.0 aB 3.1 62.8 aB 4.6 74.2 aB 0.3
KKRG44 46.7 aB 0.6 63.3 aA 1.9 73.2 aA 1.5
♱ RG30, RG37 y RG44: Ryegrass de 30, 37 y 44 días de corte; KK30, KK37 y KK44: Kikuyo de 30,
37 y 44 días de corte; KKRG30, KKRG37 y KKRG44: Mezcla 1:1 Kikuyo: Ryegrass de 30, 37 y 44
días de corte.
Letras minúsculas distintas en una misma columna indican diferencias estadísticas significativas
entre edades para una misma especie (p<0.05). Letras mayúsculas distintas en una misma columna
indican diferencias estadísticas significativas entre especies para una misma edad de corte
(p<0.05); DE: Desviación estándar.
La menor degradación observada en el pasto Kikuyo está asociada con su mayor
contenido de FDN y lignina (Cuadro 1). Minson y Wilson (1980) reportan que la menor
calidad de los forrajes tropicales es debida generalmente a una mayor proporción de
pared celular y a su mayor grado de lignificación.
Con el avance de la edad, se verificó una caída en la degradación de la MS del pasto
Ryegrass, originada por el incremento en las concentraciones de FDN y lignina con la
madurez de la planta (Cuadro 2). Este no fue el caso del pasto Kikuyo, cuyas
concentraciones de FDN variaron estrechamente a través del tiempo. La pérdida de valor
nutricional con el avance de la edad varía entre especies. Bajo iguales condiciones de
crecimiento, Arroyo-Aguilu et al (1975) evaluaron 5 especies de gramíneas tropicales con
intervalos de corte de 30 y 60 días, encontrando que el orden en el cual reducen su
68
calidad nutricional fue Penisetum purpureum > Brachiaria ruziziensis > Cynodon
nlemfluensis > Megathyrsus maximus > Digitaria decumbens. Variaciones en la relación
hoja : tallo y una reducción en la calidad nutricional de estos últimos, podrían ser los
responsables de las diferencias observadas entre especies en la degradación de la MS.
La edad de corte tuvo un efecto significativo sobre la producción de CH4 in vitro (Cuadro
3). Forrajes con 37 y 44 días de rebrote produjeron mayor volumen de CH4 (p<0.05) que
aquellos cortados a los 30 días de edad en todos los horarios de incubación evaluados.
Cuadro 3. Efecto de la edad de corte y la especie forrajera sobre la producción
de metano in vitro (ml/g de MS degradada).
Tratamiento ♱
Tiempo de incubación (horas)
12 24 48
Media DE Media DE Media DE
RG30 15.3 bA 0.6 31.0 aA 3.8 35.8 bA 3.3
RG37 25.5 aA 2.1 38.2 aA 2.8 48.2 aA 2.2
RG44 26.2 aA 5.3 32.2 aA 12.5 42.7 abA 8.7
KK30 0.24 bB 0.1 4.83 bC 1 22.1 bB 13
KK37 8.68 aB 1.8 23.2 aB 3.9 35.9 aB 0.3
KK44 9.81 aB 0.9 27.6 aA 3.1 41.8 aA 1.9
KKRG30 7.44 bB 1.1 19.8 bB 4.1 30.4 bA 4.4
KKRG37 20.8 aA 2 38.4 aA 1.9 46.1 aA 2.5
KKRG44 20.9aA 1 35.5 aA 1.3 43.9 aA 0.3
♱ RG30, RG37 y RG44: Ryegrass de 30, 37 y 44 días de corte; KK30, KK37 y KK44: Kikuyo de 30,
37 y 44 días de corte; KKRG30, KKRG37 y KKRG44: Mezcla 1:1 Kikuyo: Ryegrass de 30, 37 y 44
días de corte.
Letras minúsculas distintas en una misma columna indican diferencias estadísticas significativas
entre edades para una misma especie (p<0.05). Letras mayúsculas distintas en una misma columna
69
indican diferencias estadísticas significativas entre especies para una misma edad de corte
(p<0.05); DE: Desviación estándar.
Al comparar la producción de CH4 entre diferentes especies a una misma edad de corte,
pudo observarse que el Ryegrass y la mezcla Kikuyo – Ryegrass a los 30 días produjo
mayor volumen de CH4 que el Kikuyo en todos los horarios de medición. A los 37 días de
rebrote el volumen de CH4 fue significativamente superior en el Ryegrass cuando fue
comparado con el Kikuyo (p<0.05), y resultó equivalente al CH4 producido en la mezcla
Kikuyo – Ryegrass (p>0.05). Las pasturas con 44 días de rebrote a las 24 y 48 horas de
incubación produjeron volúmenes semejantes de CH4 (p>0.05).
El CH4 producido aumentó en función de la MS degradada, indicando que sustratos más
digestibles producen un mayor volumen de gas y en consecuencia un mayor volumen de
CH4. Con 44 días de edad, los contenidos de FDN, lignina y degradación de la MS fueron
muy semejantes entre las especies evaluadas, lo que explicaría la ausencia de
diferencias estadísticas para la producción de CH4 a esta edad de corte. Bhatta et al
(2007) comparando técnicas in vivo e in vitro en cuanto a su capacidad para medir la
producción de CH4 evaluaron 5 dietas con composición variable y encontraron que los
sustratos con mayores contenidos de FDN presentaron lentas tasas de degradación y
menores producciones de CH4 tanto in vivo como in vitro. Por su parte, Klevenhusen et
al (2008) encontraron un incremento en la producción de CH4 conforme la participación
del almidón en la dieta de vacas lecheras se incrementó, hecho explicado por el aumento
en la cantidad de sustrato fermentable con dietas de mejor calidad.
En este estudio, los sustratos más digestibles produjeron un mayor volumen de CH4 y en
consecuencia, presentaron una mayor pérdida de energía en forma de este gas que los
sustratos menos digestibles (Cuadro 4). Sin embargo, es necesario resaltar que sustratos
más fermentables aportan una mayor cantidad de energía digestible que estaría
disponible para las funciones productivas del animal (producción de carne o leche). En
estas condiciones, la mayor producción aparente de CH4 en dietas más digestibles sería
diluida por la unidad de producto obtenida. Lo anterior también fue enunciado por Vargas
70
(2013) quién mencionó que la producción de AGV y de CH4 en el rumen o en un sistema
in vitro están estrechamente asociados a la fermentación de carbohidratos.
Cuadro 4. Pérdida de energía (cal) en forma de metano a partir de la energía
bruta incubada.
Tratamiento ♱
Tiempo de incubación (horas)
12 24 48
Media DE Media DE Media DE
RG30 67 bA 2.5 163.5 cA 8.7 192.7 cA 7.92
RG37 95.9 aA 2.6 209.3 aA 10.5 279.1 aA 10.7
RG44 86.8 aA 1.5 191.3bA 19.4 257.2 bA 6
KK30 0.5 bC 0.3 18.2 cC 0.4 45.3cC 15.4
KK37 27.5 aC 2.0 80 bC 10.1 180.4 bC 6.1
KK44 28.3 aC 3.1 116.3 aC 8.8 206.6 aC 5.3
KKRG30 25.3 bB 3.4 95.2 bB 6.8 141.5 cB 1.5
KKRG37 75.1 aB 11.5 163.3 aB 4.4 246.5 aB 12.3
KKRG44 70.4 aB 2.2 163.8 aB 1.1 229.6 bB 3.6
♱ RG30, RG37 y RG44: Ryegrass de 30, 37 y 44 días de corte; KK30, KK37 y KK44: Kikuyo de 30,
37 y 44 días de corte; KKRG30, KKRG37 y KKRG44: Mezcla 1:1 Kikuyo: Ryegrass de 30, 37 y 44
días de corte.
Letras minúsculas distintas en una misma columna indican diferencias estadísticas significativas
entre edades para una misma especie (p<0.05). Letras mayúsculas distintas en una misma columna
indican diferencias estadísticas significativas entre especies para una misma edad de corte
(p<0.05); DE: Desviación estándar.
La pérdida de energía en forma de CH4 (cal) fue afectada por la edad de corte de los
forrajes. En el caso del Ryegrass después de 48 horas de incubación, los forrajes con 37
y 44 días de rebrote tuvieron un incremento medio del 27.5% en las pérdidas de energía
en forma de CH4 con respecto al forraje de 30 días de edad. El incremento en las pérdidas
71
fue superior para el Kikuyo, los forrajes con edades 37 y 44 días presentaron en promedio
un incremento del 76% en las pérdidas energéticas en forma de CH4 comparadas con las
pérdidas registradas para este forraje a los 30 días de edad.
Al comparar las diferentes especies a una misma edad de corte, el Ryegrass presentó
las mayores pérdidas energéticas en forma de CH4 en todos los horarios de incubación
(p<0.05). La energía del alimento perdida como CH4 fue menor para el Kikuyo e
intermedia para la mezcla Kikuyo – Ryegrass en todos los horarios de incubación
evaluados (Cuadro 4).
La concentración de ácidos grasos volátiles (AGVs) expresada en mmol/litro se describe
en el Cuadro 5. La producción de AGVs fue dependiente del tiempo de incubación
(p<0.05) en todas las especies en estudio. En el caso del Ryegrass la producción de
ácido acético, propiónico y butírico no fue influenciada por la edad de corte del forraje
después de 48 horas de incubación. En este mismo horario (48 horas) la concentración
de AGVs fue equivalente para el Kikuyo de 37 y 44 días de edad (p>0.05). El mismo
comportamiento fue evidenciado para la mezcla Kikuyo – Ryegrass (Cuadro 5).
De una manera general, el Ryegrass de 30 días de edad produjo una mayor proporción
de AGVs que sus homólogos KK30 y KKRG30 (p<0.05). Con 37 días de edad, el
Ryegrass produjo una mayor cantidad de AGVs que el Kikuyo y la mezcla Kikuyo –
Ryegrass (p<0.05) durante las primeras 24 horas de fermentación, sin embargo, esas
diferencias desaparecieron entre tratamientos después de las 48 horas de incubación
(Cuadro 5).
A los 44 días de edad, la producción de ácido acético y propiónico fue mayor para el
Ryegrass en las primeras 24 horas de incubación (p<0.05); transcurrido este tiempo las
diferencias entre tratamientos solo son numéricas. Para esta misma edad, la producción
de ácido butírico observada en el Kikuyo y en la mezcla Kikuyo – Ryegrass fue siempre
menor a la registrada para el Ryegras (p<0.05).
72
La producción de ácidos grasos volátiles fue consistente con la degradación de la MS y
producción de CH4 registrada (Cuadro 5). Los forrajes con mayor degradación de la MS
produjeron mayores proporciones de ácidos acético y propiónico indicando una fuerte
asociación entre la producción de AGVs y la degradación de la MS. Este hecho es
confirmado por Meale et al (2012) quienes evaluando la producción de CH4 in vitro en
diferentes forrajes encontraron que las pasturas con mayor degradación de la MS
presentaron una mayor producción de gas, mayor proporción de AGVs y propionato y
una menor relación acetato: propionato.
Es aceptado que el tipo de carbohidrato presente en el forraje determina la producción
de CH4 a traves de mudanzas en el ambiente ruminal y en las proporciones y tipos de
microorganismos presentes en el rumen. Este hecho fue claramente evidenciado en el
pasto Ryegrass cuyo contenido de FDN y lignina se incrementaron con la madurez de la
planta reduciendo su degradación y la producción de CH4 (Cuadros 2 y 3). El pasto Kikuyo
parece mantener su valor nutricional a través del tiempo; moderadas variaciones
numericas en los contenidos de FDN, FDA, lignina y proteína fueron registrados (Cuadro
1).
73
Cuadro 5. Efecto de la edad de corte y la especie forrajera sobre la concentración de ácidos grasos volátiles
(mmol/L).
Tratamientos
Ítem ♱ Tiempo
(horas)
RG30 RG37 RG44 KK30 KK37 KK44 KKRG30 KKRG37 KKRG44
Media DE Media DE Media DE Media DE Media DE Media DE Media DE Media DE Media DE
Acético
12 130.6aA 0.2 108.5abA 3.9 90.6bA 0.9 89.4aB 11 108aA 6.5 89.3aA 7.1 98aB 0.4 112.5aA 8.9 90.2aA 0.8
24 163.7bA 27.7 185.3bA 0.5 223.4aA 0.6 114.4bB 13.6 153.5aB 22.4 164.2aB 5.9 155.9aA 12.1 178aAB 8.3 167.9aB 3.1
48 248.1aA 19.5 225.8aA 20.2 234.8aA 15.8 134.8bC 26.1 211.1aA 24.4 212.7aA 13.8 178.3bB 21.7 208.8aA 6.1 227.8aA 15.6
mol/100
moles 48 76.2 76.5 77.5 78.9 76.1 76.7 77.6 77.7 77.3
Propiónico
12 21.5aA 0.7 18.9abA 1.4 12.7bA 0.2 11.2aB 1.5 14.2aA 0.5 10.6aA 0.5 14.2aAB 0.8 15.9aA 1 12.2aA 0.2
24 20.7cB 5.8 39.3bA 6 50aA 3.7 13.9bB 2.7 31.7aB 6.1 31.6aB 0.5 33.1aA 3.7 34.6aAB 2.5 31aB 0.9
48 60.1aA 5.7 53aA 7.1 52.6aA 4.7 26.7bC 10.9 50.3aA 4.1 51.3aA 3.3 39.7bB 8.6 46abA 2.6 52.5aA 0.7
mol/100
moles 48 18.4 18 17.4 15.6 18.1 18.5 17.3 17.1 17.8
Butírico
12 8.9aA 0 9.8aA 0.1 9.2aA 1.2 7.2aA 0.5 8.4aA 0 7.3aB 0.3 7.8abA 0.2 9aA 0 6.8bB 1.9
24 11.3bA 1.4 13bA 0.7 15.7aA 1.2 7.6bB 0.3 10.8aB 0.6 10.5aB 0.8 10.8aA 0.3 11.9aAB 0.5 11.2aB 0
48 17.6aA 1.6 16.2aA 1 15.7aA 1.3 9.3cC 1.2 16.1aA 3.2 13.2bB 0.4 11.8bB 0.4 14aB 0.4 14.3aB 0.8
mol/100
moles 48 5.40 5.49 5.18 5.44 5.80 4.76 5.13 5.21 4.85
Total AGVs 48 326 295 303 171 278 277 230 269 295
♱ RG30, RG37 y RG44: Ryegrass de 30, 37 y 44 días de corte; KK30, KK37 y KK44: Kikuyo de 30, 37 y 44 días de corte; KKRG30, KKRG37 y KKRG44: Mezcla
1:1 Kikuyo: Ryegrass de 30, 37 y 44 días de corte.
Letras minúsculas distintas en una misma fila indican diferencias estadísticas significativas entre edades para una misma especie (p<0.05). Letras mayúsculas
distintas en una misma fila indican diferencias estadísticas significativas entre especies para una misma edad de corte (p<0.05); DE: Desviación estándar.
1
74
74
Conclusión
En este trabajo, el intervalo entre pastoreo más apropiado para el pasto Ryegrass fue de
30 días y para el pasto Kikuyo entre los 37 y 44 días, debido a que en las edades antes
descritas se obtuvieron las mayores degradaciones (78.5, 67.9 y 68.2%) de la MS y
producción total de AGVs (326, 278 y 277 mmol/L) y a pesar de que también se obtuvo
una mayor pérdida energética en forma de CH4 (192.7, 180.4 y 206.6 cal), esta sería
compensada por una mayor disponibilidad de energía para los microorganismos y el
animal oriunda de la mayor cantidad de materia orgánica fermentable.
Agradecimientos
Los autores agradecen al personal de la granja experimental Betania y a la empresa Solla
S.A, y al departamento de Ciencia, Tecnología e Innovación COLCIENCIAS por el apoyo
para el desarrollo de esta investigación a través del proyecto “Evaluación in vitro e in vivo
de diversas estrategias nutricionales para mitigar las emisiones de metano y su impacto
productivo, reproductivo y económico en ganadería de leche especializada en el norte de
Antioquia” (Código 1115+569-33874).
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CAPITULO III
El siguiente capítulo busca dar cumplimiento al objetivo específico 2 del trabajo de tesis.
Este manuscrito fue sometido a la revista Livestock Research for Rural Development el
dia 07/jun/2016 y fue aceptado http://www.lrrd.org/public-
lrrd/proofs/lrrd2810/rest28188.html
Efecto de la sustitución energética del maíz (Zea mays) en dietas para rumiantes
sobre la producción de metano in vitro y perfil de fermentación.
C Restrepo1 2, R R Noguera1, S L Posada1.
1Grupo de Investigación en Ciencias Agrarias-GRICA, Facultad de Ciencias Agrarias,
Universidad de Antioquia - UdeA, AA 1226, Medellín, Colombia 2
Solla S. A, Carrera 42 No. 33- 80 Itagüí, Colombia
Resumen
El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto de dietas basadas en forraje y alternativas
de suplemento comercial que pueden ser usadas en lechería especializada. Se trabajó
con 4 suplementos: en el primero, la materia prima principal para el aporte de energía,
fue el grano de maíz (Zea mays) (MZ), los demás suplementos se obtuvieron por la
sustitución del 50% de TDN aportado por el grano de maíz por otras materias primas
como Sorgo grano (Sorghum vulgare) (SG), yuca raíz (Manihot esculenta) (YC) y pulpa
81
81
cítrica de naranja deshidratada (Citrus sinensis) (PCD). Los tratamientos fueron mezclas
en una proporción 60:40 de forraje (F) (Cenchrus clandestinum de 37 días de rebrote)
con los suplementos, quedando 4 tratamientos FMZ, FSG, FYC y FPCD. Las variables
evaluadas fueron degradación de materia seca (DMS), producción de metano (CH4),
pérdidas energéticas por CH4 y perfil de fermentación, a través de la técnica in vitro de
producción de gases (TIVPG). Los horarios de incubación evaluados fueron 6, 12 y 24
horas. Las variables fueron analizadas a través de un diseño de medidas repetidas en el
tiempo. La comparación de medias se realizó con un nivel de significancia del 5%,
mediante la prueba t. Se observó mayor DMS a las 24 horas para el tratamiento FMZ
(65.5%) y menor para FPCD (60.6%), los valores de digestibilidad para FSG y FY fueron
intermedios (62.7 y 62.6%). La producción de ácido acético y butírico no varió en ningún
horario ni tratamiento. De las dietas evaluadas, los mejores resultados para las variables
analizadas DMS, producción de CH4 (33.3 ml/gMS degradada), y ácido propiónico (34
mmol/L), los presentó el maíz, siendo la mejor fuente para disminuir la producción de
CH4, seguido de la yuca quien presentó igualdad estadística en la producción de
propionato en el horario 24 (44.3 mmol/L).
Palabras claves: degradación, energía, forraje, gases.
Energy substitution effect of maize (Zea mays) in ruminant diets on methane production in vitro and the fermentation profile.
Summary
The objective of this study was to evaluate the effect of diets based on forage and
commercial supplement alternatives that can be used in specialized dairy. We worked
with 4 supplements: in the first, the main material for energy supply premium, was the
corn grain (Zea mays) (MZ), other supplements were obtained by the replacement of 50%
of TDN provided by the grain corn for other commodities such as Sorghum grain (Sorghum
vulgare) (SG), cassava root (Manihot esculenta) (YC) and dried orange citrus pulp (Citrus
sinensis) (PCD). The treatments were 60:40 mixtures of forages (F) (Cenchrus
82
82
clandestinum 37 days of regrowth) with supplements, leaving 4 treatments FMZ, FSG,
FYC and FPCD. The variables evaluated were degradation of dry matter (DMS),
production of methane (CH4), energy losses CH4 and fermentation profile, using in vitro
gas production technique (TIVPG). Incubation times were evaluated to 6, 12 and 24 hours.
The variables were analyzed via a repeated measures design in time. The comparison of
means was performed with a significance level of 5%, by t test. DMS greater was observed
at 24 hours for treatment FMZ (65.5%) and less for FPCD (60.6%), digestibility values for
FSG and FY were intermediate (62.7 y 62.6%). The production of acetic and butyric acid
did not change in any schedule or treatment. Diets tested, the best results for the analyzed
variables DMS, production of CH4 (33.3 ml/gMS degradated), and propionic acid (34
mmol/L), were showed by the corn, still the best source to decrease the production of CH4,
followed by cassava who presented statistical equality in propionate production in 24
hours (44.3 mmol/L).
Keywords: degradation, energy, forage, gases.
Introducción
El CH4 hace parte de los gases de efecto invernadero (GEI), se produce por fermentación
anaerobia de material orgánico, tiene 21 veces más poder de calentamiento que el
dióxido de carbono y representa un 14.3% del total de GEI (IPCC 2007). Se estima que
la población mundial de los rumiantes produce alrededor del 15 a 17% del total de las
emisiones de CH4 (Moss et al 2000, IPCC 2007). Este gas posee un efecto negativo a
nivel ambiental y representa una pérdida de la energía consumida por el animal (Bonilla
y Lemus 2012) que no puede ser transformada en leche o en carne.
De acuerdo a la naturaleza y velocidad de fermentación de los carbohidratos de la dieta
se pueden reducir las emisiones de CH4 del ganado a través de modificaciones en las
proporciones de ácidos grasos volátiles (AGVs) sintetizados en el rumen (Johnson y
Johnson 1995). Las dietas ricas en carbohidratos no estructurales (CNE) disminuyen la
83
83
síntesis de acetato y favorecen la producción de propionato; este último compite con el
CO2 por la captura de electrones (hidrógeno), necesarios para la síntesis de CH4
(Beauchemin et al 2008). Entre el 3 y el 12% de la energía consumida por los rumiantes
es transformada en CH4. Desde este punto de vista, reducir la producción de CH4 entérico
al mejorar la calidad de la dieta traería como ventajas: incrementar el desempeño animal
por conservación de la energía, reducir los costos de alimentación por una mayor
eficiencia en el uso de la energía y reducir el impacto de la producción ganadera sobre el
ambiente.
Una de las fuentes energéticas más empleadas en la elaboración de los suplementos
para vacunos lecheros es el grano de maíz; esto debido a su alto valor energético, alto
contenido de almidón y bajo nivel de fibra. Estas características lo convierten en una
materia prima muy demandada, no solo para la alimentación animal y humana sino
también para la producción de biocombustibles, hecho que ha reducido su disponibilidad
e incrementado su valor comercial. En estas condiciones, ha crecido el interés por la
evaluación de materias primas alternativas que remplacen al maíz, sin afectar el
desempeño animal y que por sus características nutricionales puedan contribuir a reducir
las emisiones de CH4 entérico. La pulpa cítrica, la harina de raíz de yuca y el sorgo grano
son materias primas que podrían cumplir con las demandas antes planteadas.
La pulpa cítrica (PC) es un subproducto de la extracción industrial del jugo de naranja,
tiene un alto potencial de degradabilidad ruminal y puede ser suministrado tal cual,
ensilada o deshidratada en ganado lechero y de engorde (Lashkari y Taghizadeh 2015).
Se desconoce el impacto de este subproducto sobre la producción de CH4, pues
contribuye con menos efectos negativos a la fermentación ruminal comparada con
alimentos ricos en almidón (Bampidis y Robinson 2006).
La fermentación de la PC genera mayor de acetato, menor producción de propionato y
lactato; y a pesar de que fermenta tan rápidamente como el almidón, no deprime el pH
ruminal, convirtiéndose en un alimento que tiene bajo potencial para propiciar cuadros de
84
84
acidosis láctica (Strobel y Russell 1986, Hatfield y Weimer 1995, Schalch et al 2001,
Arthington et al 2002, Bampidis y Robinson 2006) ya que posee un alto contenido de
pectinas (22%-31%) y fibra de alta calidad (23% FDN, digestible en rumen un 82-89% y
15% FDA, digestible en rumen en un 72%) (Keller 1984, Bampidis y Robinson 2006,
Lashkari y Taghizadeh 2015).
El grano de sorgo presenta una tasa de fermentación más lenta que la del maíz debido a
la dureza de la matriz proteíca, haciendo al grano más resistente a la hidratación y a la
penetración de enzimas (Herrera-Saldana et al 1990 y Theurer et al 1999). Por su parte,
la raíz de yuca, presenta una degradabilidad efectiva del almidón mayor que la del maíz
y el sorgo, esto debido a la ausencia de pericarpio, endospermo córneo y periférico,
matriz proteíca y una menor proporción de amilosa que la observada en los cereales
(Zeoula y Caldas 2001). Estas diferencias en composición y estructura de los granulos
de almidon alteran el patrón de fermentación ruminal, el aporte energético de la dieta y
finalmente la eficiencia de la utilización de la energía del alimento.
El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto de la sustitución del maíz (Zea mays) por
fuentes alternativas de energía (pulpa citrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes
sobre digestibilidad de la MS, perfil de fermentación y producción de CH4 in vitro.
Materiales y métodos
Sustratos
Fueron evaluados cuatro suplementos comerciales formulados para ser isoenergéticos e
isoproteicos (Tabla 1). Los suplementos fueron incubados con pasto Kikuyo (Cenchrus
clandestinum) de 37 días de rebrote, en una proporción de 1.5 : 1 (pasto : suplemento).
El suplemento testigo tuvo como principal materia prima aportante de energía al grano
de maíz (MZ). Los restantes suplementos fueron formulados con grano de sorgo
(Sorghum vulgare) (SG), harina de raíz de yuca (Manihot esculenta) (YC) y pulpa cítrica
de naranja deshidratada (Citrus sinensis) (PCD) de tal manera que remplazaran el 50%
85
85
del total de nutrientes digestibles (TDN) aportados por el maíz. Después del mezclado,
los suplementos comerciales se peletizaron a una temperatura media en el
acondicionador de 68 °C y una presión de vapor de 55 libras por pulgada cuadrada (PSI).
Tabla 1. Ingredientes y composición química de los suplementos comerciales y del
pasto Kikuyo.
Ingredientes (%)1 MZ SG YC PCD Kikuyo
Maíz 44.3 21.8 19.3 23.9
Sorgo - 22.5 - -
Yuca - - 20.5 -
Pulpa cítrica - - - 25.8
Maíz forraje 10 9.3 10 5.0
Salvado de trigo 11.2 10 11.8 10
Harina de arroz 8.6 10.8 11.7 7.6
Torta de girasol 8.0 8 5.04 8
Torta de soya 8.4 8 12.2 11.2
Melaza 4.4 4.4 4.4 4.4
Carbonato de Calcio 3.7 3.7 3.7 2.3
Sal 0.86 0.89 0.91 0.81
Bicarbonato de Sodio 0.3 0.3 0.3 0.3
Premezcla vit min2 0.2 0.2 0.2 0.2
Fuente de fósforo3 0.17 0.1 - 0.58
Composición química del pasto Kikuyo y los suplementos comerciales (% de la MS)
Materia seca, % 89.7 89.5 91.5 89.4 85.8
Proteína cruda 18 18.7 18.1 18.6 20.3
Extracto etéreo 4.3 4.3 4.3 4.6 3.1
Cenizas 8.6 8.8 9.5 8.4 10.6
Calcio 1.8 1.9 1.8 1.9 0.6
Fósforo 0.7 0.7 0.7 0.7 0.5
86
86
Fibra Cruda 4.6 4.9 5.2 7.7 -
Fibra detergente neutro 17 16.7 19 18.5 63.5
Fibra detergente ácido 8.4 9 8.4 12.6 30.5
CNF4 52.1 51.5 49.1 49.9 2.5
Lignina, % de la MS 2.5 2.8 3 3.6 4.9
Pectinas, % de la MS 1.4 <1.0 <1.0 8.9 -
Energía bruta5 4388 4440 4307 4439 4401
Nutrientes digestibles totales 71.4 70.6 71 71.8 -
Almidón 30.4 31.8 25.6 21.2 -
Amilosa, % del almidón 21.7 17.3 19.9 18.0 -
Amilopectina, % del almidón 78.3 82.7 80.1 82.0 -
1 MZ=Maíz, SG= Sorgo (con 2.74% de taninos condensados), YC= Yuca, PCD= Pulpa cítrica
deshidratada
2 Premezcla vitamínico mineral, contenido: Vitamina A 2500000 UI/kg, Vitamina D3 750000 UI/kg,
Vitamina E 2000 UI/kg, Hierro 12.5 g/kg, Cobre 2.5 g/kg, Manganeso 10 g/kg, Zinc 10 g/kg, Yodo
0.15 g/kg, Cobalto 0.025 g/kg y Antioxidante BHT 30 g/kg.
3 Fosfato tricálcico
4CNF= Carbohidratos no fibrosos (100-(proteína cruda + extracto etéreo + fibra detergente neutro +
cenizas)).
5 Expresada en calorías/gramo.
El pasto y los suplementos comerciales se analizaron para determinar su contenido de
materia seca (MS) por gravimetría según la NTC 4888 (2000), proteína cruda (PB) por el
método Kjeldahl, extracto etéreo (EE) con método soxhlet (EE), cenizas (CZ) por
incineración completa a 550º C de acuerdo con la AOAC (1990), calcio por titulación de
acuerdo a NTC 302 (1998), fósforo por espectrofotometría de acuerdo a NTC 4981
(2001) (ambos por prueba colorimétrica), fibra cruda NTC 5122 (2002), fibra detergente
neutra (FDN), fibra detergente ácida (FDA), lignina (Van Soest et al 1991) y energía bruta
(EB) en calorímetro adiabático (ISO 9831). Los taninos condensados se analizaron por
espectrofotometría de acuerdo a NTC 602 (1999). Para la determinación de almidón total
87
87
y contenido de amilosa y amilopectina se utilizó el Kit comercial MEGAZYME ®: Total
Starch Assay Kit y amylose/ amylopectin kit.
Técnica in vitro de producción de gases
Preparación del medio de cultivo
El día previo al inicio del experimento, el medio de cultivo se preparó siguiendo el
protocolo de McDougall (1948): 9.8 g/l de NaHCO3, 7 g/l de Na2HPO4.7H2O, 0.57 g/l de
KCl, 0.47 g/l NaCl, 0.12 g/l de MgSO4.7H2O, 0.04 g/l de CaCl2. Los reactivos se
disolvieron en agua destilada, y la solución resultante se saturó con CO2 y se almacenó
en estufa de ventilación forzada a 39 °C.
Preparación del inóculo e inoculación
Se trabajó con un total de tres inóculos, los dos primeros fueron obtenidos del contenido
ruminal de dos vacas secas de raza Holstein con cánula permanente en el rumen,
mantenidas bajo condiciones de pastoreo en pasto Kikuyo (Cenchrus clandestinum) y
para el tercer inóculo, se realizó una mezcla del líquido ruminal de ambas vacas. Con el
objetivo de mejorar la calidad del inóculo, ocho días antes de la colecta de líquido ruminal,
a los animales se les proporcionó 1kg/día de suplemento comercial. El inóculo ruminal se
extrajo manualmente y se almacenó en recipientes térmicos previamente calentados con
agua a 40ºC para su acopio y transporte. El líquido ruminal en el laboratorio se filtró por
medio de dos capas de gasa, y se transfirió a un Erlenmeyer de 500 ml cubierto en la
parte externa con papel aluminio para aislarlo de la luz directa, el inóculo fue gaseado
continuamente con CO2 y mantenido en baño María a 39°C.
Preparación de los frascos de incubación
Se emplearon frascos de color ámbar con capacidad de 100 ml, que fueron lavados con
agua y secados en estufa de ventilación forzada a 65°C por 48 horas. Se adicionó 3.7g
de ácido tricarbálico por cada litro de medio de cultivo medía hora antes de servirlo, en
todos los tratamientos, para mantener el pH medio un punto por debajo de 7, de acuerdo
88
88
a Russel (1998). En cada frasco se pesaron 500 mg de sustrato, se agregaron 5 ml de
líquido ruminal y 45 ml de medio de cultivo. Para mantener condiciones de anaerobiosis
los frascos se gasearon con CO2 y se sellaron con tapones de caucho e incubaron en
estufa a 39°C (Williams 2000, Posada y Noguera 2005).
Se usaron otros frascos con medio de cultivo e inóculo pero sin sustrato, para descontar
la producción de gas causada por el gaseado con CO2 y la presión procedente de la
fermentación de los microorganismos inmersos en el líquido ruminal (Theodorou et al
1994).
Producción de gas, ácidos grasos volátiles y metano
En la parte superior de los frascos por la acumulación de gases, se genera una presión
que fue medida a través de un manómetro (Ashcroft 2089QG - Precision Digital Test
Gauges, USA), el valor que se obtuvo en unidades de presión (PSI) se transformó a
volumen (ml) por medio de la ecuación Y = -0.1833+5.2098X+0.0598X2 (Posada et al
2006). En los horarios de incubación 6, 12 y 24 se realizaron las lecturas de presión y
luego se hizo la colecta del gas generado en bolsas plásticas con sellado al vacío para la
posterior determinación de concentración de CH4 por cromatografía de gases.
Para determinar la concentración de CH4 se tomó con una jeringa gas tight (Restek ®,
USA) una muestra de 100 μl de gas que fue inyectada en un cromatógrafo de gases
Thermo Trace GC Ultra (Thermo Scientific, USA). Las condiciones cromatográficas
fueron: horno con temperatura inicial de 30°C y una rampa de 30°C/minuto hasta 200 °C,
detector FID (300°C), gas de arrastre helio (1 ml/min), temperatura del inyector 200 °C
en modo split (50:1), columna de 30 metros, 0.32 mm y 0.25 µm. La concentración de
CH4 hallada por el cromatógrafo fue determinada según la metodología de López y
Newbold (2007).
Con base en las leyes generales de los gases de Boyle y Gay-Lussac (ley de los gases
ideales): PV = nRT (Posada y Noguera 2005) y el valor calorífico del metano 55.65 MJ/kg
89
89
of CH4 (13 kcal/g) (IPCC 2006), se obtiene la pérdida de energía bruta (Cal) por
producción de metano in vitro.
donde:
P= Presión de gas (0.84 atm en Medellín)
V= Volumen de gas de metano acumulado (L)
n= Número de moles de gas (CH4)
R= 0.0821 L*atm/(K*n), constante molar de un gas a 0ºC y 760 mm de Hg
T= Temperatura absoluta (295 ºK)
Degradación in vitro de la materia seca (DMS) y producción de ácidos grasos volátiles
La DMS se determinó por gravimetría, relacionando la materia seca degradada en los
horarios 6, 12 y 24 horas con la materia seca incubada al inicio del experimento. En estos
mismos horarios de incubación las muestras fueron acidificadas con ácido sulfúrico
concentrado hasta alcanzar un pH de 2.5 (Noguera et al 2016). De la fracción líquida
fueron tomados (40 ml), centrifugados a 10000 r.p.m y almacenados a -20º C para la
posterior determinación de los ácidos grasos volátiles por cromatografía de gases. Las
condiciones cromatográfícas fueron: horno con temperatura inicial de 68°C y una rampa
de 10°C/minuto hasta 140°C, gas de arrastre helio, temperatura del inyector 21 °C en
modo split (10:1), detector FID (300°C), columna RESTEK (FAMEWAX) de 30 metros,
0.32 mm de diámetro y 0.25 µm.
Análisis Estadístico
Para determinar el efecto de los tratamientos sobre la DMS, la producción de ácidos
grasos volátiles y CH4 , un análisis de medidas repetidas en el tiempo fue realizado con
ayuda del procedimiento PROC MIXED de SAS (2001), teniendo en cuenta un nivel de
significancia del 5% (P<0.05). En el modelo, los efectos fijos correspondieron a los
tratamiento y los horarios de medición (tiempo), y como efecto aleatorio se consideró a
los diferentes inóculos ruminales.
90
90
Resultados
La degradación in vitro de la materia seca (%) no fue afectada por las fuentes de
carbohidratos en los horarios 6 y 12 horas (p>0.05) (Tabla 2). Transcurridas 24 horas de
incubación el tratamiento con PCD presentó la menor degradación (60.6%), en tanto que
los tratamientos con MZ, SG y YC fueron estadísticamente iguales para este parámetro
(p>0.05).
Tabla 2. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre la degradación de la materia
seca in vitro (%)
Tratamientos1
Tiempo de incubación (horas)
6 12 24
FMZ 28.8 ± 2.1 42.6 ± 3.8 65.6 ± 1.0 a
FSG 27.1 ± 1.7 40.4 ± 3.1 62.7 ± 3.3 ab
FYC 30.2 ± 1.4 41.9 ± 0.9 62.6 ± 1.2 ab
FPCD 29.0 ± 0.8 38.8 ± 3.9 60.6 ± 1.2 b
1 Letras minúsculas diferentes en una misma columna indican diferencias estadísticas entre
tratamientos (p<0.05).
El volumen acumulado de gases de la fermentación por gramo de materia seca
degradada fue equivalente entre tratamientos en las primeras doce horas de incubación
(p>0.05) (Tabla 3). Con 24 horas de incubación el tratamiento FMZ produjo el menor
volumen de gases con 268 ml, en tanto que la producción de gas para los tratamientos
FSG, FYC y FPCD varió entre los 319 y 324 ml.
Tabla 3. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre el volumen acumulado de
gases in vitro (ml/g de materia seca degradada)
91
91
Tratamientos1 Tiempo de incubación (horas)
6 12 24
FMZ 107 ± 23.7 239 ± 13.3 268 ± 29.4 b
FSG 102 ±19.4 233 ± 14.7 319 ± 24.3 a
FY 100 ±18.7 247 ± 10.8 322 ± 11.2 a
FPCD 104 ±18.7 248 ± 10.8 324 ± 6.0 a
1 Letras minúsculas diferentes en una misma columna indican diferencias estadísticas entre
tratamientos (p<0.05)
La producción de CH4 para los tratamientos evaluados solo difiró a las 24 horas de
incubación in vitro (p<0.05) (Tabla 4). En promedio la producción de CH4 en el tratamiento
FMZ fue 23% menor a la registrada en los tratamientos FSG, FYC y FPCD (p<0.05).
Tabla 4. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre la producción de metano in
vitro (ml/g de materia seca degradada)
Tratamientos1 Tiempo de incubación (horas)
6 12 24
FMZ 9.0 ± 1.8 24.7 ± 1.8 33.3 ± 1.4 b
FSG 7.9 ± 0.7 23.6 ± 2.8 42.3 ± 6.0 a
FY 8.5 ± 1.0 27.2 ± 0.8 45.0 ± 3.1 a
FPCD 8.0 ± 1.1 24.8 ± 1.0 42.2 ± 2.6 a
1 Letras minúsculas diferentes en una misma columna indican diferencias estadísticas entre
tratamientos (p<0.05).
La pérdida de energía bruta en calorías (cal) por producción CH4 se muestra en la Tabla
5. No se evidenció diferencia estadística entre tratamientos (p>0.05) en los dos primeros
horarios de incubación. Se registró diferencia estadística (p<0.05) en el horario 24 horas
con un menor valor para el tratamiento FMZ con respecto a los otros tratamientos.
92
92
Tabla 5. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre las pérdidas de energía bruta
(Cal) por producción de metano in vitro
Tratamientos 1 Tiempo de incubación (horas)
6 12 24
FMZ 18.7 ± 3.1 75.6 ± 1.8 157 ± 9.0 b
FSG 15.3 ± 0.6 68.4 ± 3.5 190 ± 18.9 a
FY 18.5 ± 2.1 82.2 ± 3.2 203 ± 14.1 a
FPCD 16.9 ± 2.4 69.3 ± 7.5 189 ± 12.4 a
1 Letras minúsculas diferentes en una misma columna indican diferencias estadísticas entre
tratamientos (p<0.05)
Los valores de pH del ambiente de fermentación no presentaron variación entre
tratamientos durante el proceso fermentativo (p>0.05). Los valores registrados siempre
fueron superiores a 7, indicando el gran poder tamponante del medio de cultivo.
La producción de ácidos grasos volátiles en mmol/L es presentada en la Tabla 6. En los
tres horarios de incubación la producción de ácido acético y butírico no mostró diferencias
significativas entre tratamientos; para el propiónico la mayor producción (p<0.05) fue para
el tratamiento FY. La relación acetato : propionato (A:P) fue significativamente menor
para los tratamientos FMZ y FYC indicando que en estos tratamientos se produjeron un
menor número de moles de ácido acético por mol de ácido propiónico.
Tabla 6. Efecto de la sustitución del maíz por fuentes alternativas de energía (pulpa
cítrica, sorgo y yuca) en dietas para rumiantes sobre la producción de ácidos grasos
volátiles (mmol/L) in vitro
Ácido graso
Tratamiento 1
Tiempo
(Horas) FMZ2 FSG FY FPCD
Acético (A) 6 81.5 ± 23.1 60.3 ± 0.2 90 ± 18.5 61.4 ± 9.4
93
93
12 70.7 ± 8.2 74.6 ± 10.1 66.5 ± 16.4 67.2 ± 8.6
24 99.2 ± 36.5 112 ± 31.3 103 ± 17.3 96.2 ± 9.0
mol/100 moles 24 69.1 77.7 64.7 75.4
Propiónico (P)
6 10.0 ± 0.9 9.1 ± 0.1 11.9 ± 0.1 6.7 ± 0
12 12.4 ± 1.7 14.2 ± 4.2 14.3 ± 1.3 11.5 ± 2.7
24 34.0 ± 16.4 ab 23.0 ± 11.3 b 44.3 ± 18.1 a 21.0 ± 7.8 b
mol/100 moles 24 23.7 16 27.8 16.5
Butírico (B)
6 9.4 ± 1.8 8.7 ± 1.6 8.2 ± 0.4 7.9 ± 0.9
12 8.2 ± 0.4 8.6 ± 0.4 7.8 ±1.3 8 ± 0.4
24 10.3 ± 3.4 9.1 ± 2.4 12.0 ±3.1 10.4 ±1.2
mol/100 moles 24 7.2 6.3 7.5 8.1
Relación A:P 24 2.9 ± 1.2 b 4.9 ± 1.9 a 2.3 ± 1.1 b 4.6 ± 2.2 a
Total de AGV 24 143.5 144.1 159.3 127.6
1 Letras minúsculas diferentes en una misma columna indican diferencias estadísticas entre
tratamientos (p<0.05)
2 Suplementos formulados con grano de maíz (FMZ), grano de sorgo (FSG), harina de yuca (FYC) y
Pulpa cítrica deshidratada (FPCD)
Discusión
La degradabilidad de la MS fue igual entre los tratamientos que incluyeron los
suplementos con maíz, sorgo y yuca. Las semejanzas en los porcentajes de degradación
pueden ser atribuidos a que estas dietas presentaron contenidos similares de almidón
(entre 31.8 y 25.6% de la MS), amilosa (entre 5.1y 6,6 % de la MS), amilopectina (entre
20.5 y 26.3% de la MS) y FDA (entre 8.4 y 9% de la MS). Por su parte el tratamiento con
pulpa cíitrica presentó los menores contenidos de almidón (21.2% de la MS) y mayores
proporciones de FDA (12.6% de la MS), hecho que habría repercutido sobre la
94
94
digestibilidad de este tratamiento. Al igual que en este experimento, Leiva et al (2000)
evaluando el desempeño de vacas lecheras suplementadas con pulpa cítrica o maíz
encontró diferencias significativas en la digestibilidad in vitro de la materia orgánica a
favor del suplemento con maíz, debido a que en su experimento el pH pudo afectar las
pectinas y el FDN presentes en la pulpa cítrica, por su mayor sensibilidad a bajos pH que
el almidón presente en el maíz (Strobel y Russell 1986). En este experimento no se puede
atribuir dichas diferencias en digestibilidad al pH, puesto que los valores registrados
durante el proceso de fermentación siempre fueron superiores a 7.3 y no presentaron
variación entre tratamientos (p>0.05); indicando el gran poder tamponante del medio de
cultivo, a pesar de llevar el acido tricarbálico.
Por otra parte, la diferencia observada en la degradación de la MS puede atribuirse al
tipo de carbohidratos presentes en las materias primas. Los cereales, raices y tubérculos
se caracterizan por presentar mas de 70% de almidón, de un 6 a un 10% de carbohidratos
fibrosos solubles en detergente neutro (CFSDN) y entre un 0 a un 5% de azúcares;
entretanto las pulpas cítricas pueden contener de un 12 a un 40% de azúcares, 25 a 44%
de CFSDN y 2% ó menos de almidón en base seca (Leiva et al 2000).
Diferentes trabajos (Holzer et al 1997, Correa 2010) reportan digestibilidades mayores
para la yuca que para el maíz. Este comportamiento se explica en el hecho de que el
almidón de la yuca presenta una mayor fracción soluble de almidones comparada con el
maíz, proporcinandole una mayor capacidad de expansión y menor formación de
complejos amilosa-lípido. De igual manera, el almidón de yuca posee un mayor contenido
de CNE y ubicación de amilopectina solo en la región cristalina y amilosa presente sólo
en la región amorfa (Caldas Neto et al 2000, Zeoula y Caldas 2001, Wanapat 2003).
La degradación de la MS del tratamiento FSG fue estadísticamente igual a la de los
demás tratamientos (Tabla 2). El grano de sorgo empleado en este experimento tenía
una concentración de 2.74% de taninos condensados (TC), valor que se encontraba en
el rango sugerido de TC (2-4% MS) donde no se deprime ni la digestión ni el desempeño
95
95
productivo animal (Montossi et al 1997) y fue sometido a un proceso térmico, mejorando
la degradación del almidón (Theurer 1986, Oliveiera et al 1993, Bach 2002, Richards y
Hicks 2007). Owens (2005) encontró que la degradabilidad ruminal del maíz y el sorgo
hojuelados o peletizados fue muy similar entre sí, con valores del 84.2 y 84.9% del
almidón consumido. Makkar y Becker (1996) indicaron que bajo condiciones alcalinas los
taninos pierden su capacidad de unirse a las proteínas, por consiguiente bajo estas
condiciones se produce una transformación de los taninos que conduce a su inactivación,
reflejada en un aumento de la digestibilidad in vitro de la materia seca.
La degradación de las pectinas por parte de los microorganismos ruminales no parece
verse afectada por la lignificación de plantas, como ocurre con otros carbohidratos
estructurales; esto se observó en la degradación del tratamiento FPCD, que a pesar de
tener el mayor contenido de fibra cruda, FDA y lignina (7.7%, 12.6% y 3.6%,
respectivamente), tuvo una degradabilidad similar a FSG y FY, pero inferior a la dieta
FMZ, esto lo corroboran Leiva et al (2000), quienes encontraron que la digestibilidad in
vitro de la materia orgánica de una dieta totalmente mezclada (TMR) fue ligeramente
superior para la dieta de la harina de maíz frente a la dieta de PCD. Por el contrario Miron
et al (2002), concluyeron que la sustitución parcial de la dieta de maíz por PCD en unTMR
de vacas lecheras de alta producción crea condiciones favorables para la celulolísis en
el rumen y mejora la eficiencia de la alimentación, debido a la mayor digestibilidad total
de carbohidratos solubles (77.1 y 72.5 %), para una dieta con 21% de pulpa de cítricos y
el 9% de grano de maíz frente a una dieta con 20% de granos de maíz y 10% de PCD,
respectivamente.
Las menores producciones de gas y CH4 (Tablas 3 y 4) registradas para el tratamiento
FMZ en comparación a los restantes tratamientos indican que proporcionalmente una
mayor cantidad de la materia seca degradada en este tratamiento, fue incorporada a la
biomasa microbiana como lo sugerido por Makkar (2010). Los datos de la Tabla 5
confirman este hecho donde las pérdidas de energía bruta asociadas a la producción de
CH4 fueron significativamente menores para el tratamieto FMZ. Por otra parte, Noguera
96
96
et al (2006), afirman que la densidad energética de la ración favorece el crecimiento
microbiano y la rápida colonización del sustrato, sustratos con igual degradación de la
materia seca pueden producir diferentes volúmenes de gas y esto se asocia con las
pérdidas energéticas que ocasiona el CH4. Una mayor inclusión de almidón en la dieta
de ganado lechero y un aumento en la tasa de fermentación de almidón, reducen la
producción de CH4 por unidad de materia orgánica fermentable (Hatew et al 2015),
adicional el maíz grano contiene 52.2% de ácido linoleico del total de acidos grasos, que
por ser insaturado representa un importante medio para reducir la metanogénesis por
mayor producción de propionato, disminuyendo las poblaciones de metanogénicos y
protozoarios (Moss et al 2000, Hegarty 1999, Pouzo et al 2015).
La mayor cantidad de AGV producidos fue registrada en el tratamiento FY, lo que sugiere
una mayor actividad fermentativa en este tratamiento (Tabla 6). La proporción de AGV y
las subsecuentes pérdidas de carbono en forma de gases son determinadas por el tipo
de poblaciones microbianas, la composición de la dieta y en mayor medida por la
naturaleza de los carbohidratos y sus tasas de degradación (Nozière et al 2010). Los
granulos de almidón de la yuca presentan una mayor proporción de amilopectina que los
cereales, esta característica le confiere a la yuca una más rápida y extensa degradación
a nivel ruminal (Zeoula y Caldas 2001).
La producción de acetato y propionato entre los tratamientos FMZ, FSG y FPCD no tuvo
diferencias, esto coincide con lo encontrado por Oliveira et al (1993), quienes no
encontraron diferencias en la producción de acetato y propionato para el maíz y el sorgo
molido, lo anterior concuerda con lo reportado en este experimento en el tratamiento FMZ
que también presentó un valor superior en la producción de acetato y propionato. Con
respecto a la pulpa cítrica, Broderick et al (2002), hallaron también una producción de
propionato ruminal más alta en dietas con un 38% de inclusión de maíz sin pulpa cítrica,
frente a dietas con una inclusión de 19% de maíz y 19% de pulpa cítrica.
97
97
Conclusiones
En este trabajo, las dietas que contenían suplementos formulados con granos de cereales
y yuca presentaron degradaciones de la materia seca equivalentes; la dieta con pulpa
cítrica presentó la menor degradación. Una reducción del 23% en las emisiones de CH4
fue alcanzada en el tratamiento que incluyó como principal fuente de carbohidratos al
maíz.
Agradecimientos
Los autores agradecen a la Universidad de Antioquia – UdeA a través de la estrategia de
sostenibilidad (2016 -2017) y al Departamento de Ciencia, Tecnología e Innovación
COLCIENCIAS por el apoyo para el desarrollo de esta investigación a través del proyecto
“Evaluación in vitro e in vivo de diversas estrategias nutricionales para mitigar las
emisiones de metano y su impacto productivo, reproductivo y económico en ganadería
de leche especializada en el norte de Antioquia” (Código 1115+569-33874).
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Van Soest P J, Robertson J B, Lewis B A 1991 Methods for dietary fiber, neutral
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http://www.journalofdairyscience.org/article/S0022-0302(91)78551-2/pdf
Wanapat M 2003 Manipulation of cassava cultivation and utilization to improve protein to
energy biomass for livestock feeding in the tropics. Asian- Australasian Journal of Animal
Science. 16: 463-472. http://ajas.info/upload/pdf/16_70.pdf
Williams B A 2000 Cumulative gas-production techniques for forage evaluation. In:
Givens D I, Owen E, Omed H M and Axford R F E (editors). Forage Evaluation in Ruminant
Nutrition. Wallingford (UK). CAB International, pp 475.
105
105
Zeoula L M, Caldas Neto S F 2001 Recentes avanços em amido na nutrição de vacas
leiteiras. In: Simpósio Internacional En Bovinocultura de Leche, 2. Universidade Federal
de Lavras, pp.249-284.
CAPITULO IV
El siguiente capítulo busca dar cumplimiento al objetivo específico 3 del trabajo de tesis.
Este manuscrito fue sometido a la revista Livestock Research for Rural Development el
dia 04/mar/2016 y fue aceptado http://www.lrrd.org/public-
lrrd/proofs/lrrd2807/rest28129.html
Ecuaciones para predecir metano en ganado lechero: un meta-análisis.
C Restrepo1 2, R R Noguera1, S L Posada1.
1Grupo de Investigación en Ciencias Agrarias-GRICA, Facultad de Ciencias Agrarias,
Universidad de Antioquia, AA 1226, Medellín, Colombia
2 Solla S. A, Carrera 42 No. 33- 80 Itagüí, Colombia
Resumen
El objetivo de este trabajo fue generar ecuaciones a partir de datos crudos de
composición química y digestibilidad de la dieta, consumo de alimento, producción de
leche y parámetros ruminales para predecir la producción de metano (CH4) en ganado de
leche, a través de un meta-análisis. Se realizó una revisión de literatura para la
106
106
construcción de la base de datos, conformada por un total de 44 estudios con 114 datos;
el programa estadístico SAS (2001) sólo tomó 16 estudios con 47 observaciones. De un
total de 27 variables, fueron escogidas mediante criterio propio del investigador y a través
de un análisis de componentes principales las siguientes 5 variables predictoras sin
transformar y transformadas, estas últimas denotadas con la letra (t); PC: proteína cruda,
FDN: fibra en detergente neutro, CMS: consumo de materia seca, F: C (relación forraje:
concentrado), EB: energía bruta y kg de leche, esta última, no tuvo que ser transformada,
para un total de 6 variables. Se realizó un análisis de efectos mixtos, tomando como
efecto aleatorio el estudio, para correr todos los posibles modelos, seleccionando aquel
modelo que presentara menor valor para los criterios de información Akaike (AIC) y
bayesiano (BIC) y el mayor valor de coeficiente de determinación (R2) y menor valor del
cuadrado medio del error de predicción (CMEP). Se puede concluir que la variable con
valor de p significativo, < a 0.05 fue el consumo de materia seca (CMS) y las otras
variables seleccionadas aunque no fueron significativas estadísticamente, aportan desde
el punto de vista nutricional a la generación producción CH4 y a la predicción de las
ecuaciones.
Palabras claves: consumo de materia seca, dieta, producción leche.
Equations for predicting methane in dairy cattle diet: a meta-analysis.
Summary
The objective of this work was to generate equations from raw data of chemical
composition and digestibility of the diet, feed intake, milk production and rumen
parameters to predict the production of methane (CH4) in dairy cattle, through a meta-
analysis. A literature review was performed for the construction of the database, where a
total of 44 studies with 114 data; SAS (2001) statistical program only took 16 studies with
47 observations. A total of 27 variables were chosen by the own discretion of the
investigator and by a principal component analysis the following 5 predictors unprocessed
and processed, the latter denoted with a (t); PC: crude protein, NDF: neutral detergent
107
107
fiber, dry matter intake CMS: DMI, F: C (proportion forage: concentrate), EB: gross energy
and Kg of milk, the last one, did not have to be transformed, for a total of 6 variables. An
analysis of mixed effects, taking as a random effect study, to run all possible models,
selecting that model to present less value to the information criteria Akaike (AIC) and
Bayesian (BIC) and the highest value of coefficient of determination (R2) and the lower
value of the mean squared prediction error (CMEP: MSPE). It can be concluded that the
variable with p significant value <0.05 was the DMI (CMS) and other selected variables
but were not statistically significant, contributing from the nutritional point of view to
generating production CH4 and prediction equations.
Keywords: dry matter intake, diet, milk production.
Introducción
El gas metano (CH4) forma parte de los gases con efecto invernadero (GEI) y tiene un
aporte importante en el calentamiento global y en el cambio climático (Johnson y Johnson
1995). Los rumiantes producen CH4 durante la fermentación entérica y a partir de
estiércol almacenado se produce CH4 y N2O (óxido nitroso) (Lesschen et al 2011),
contribuyendo en aproximadamente un 28% de todas las fuentes antropogénicas de
emisiones de CH4 (Beauchemin et al 2008).
El CH4 producido por los rumiantes representa una pérdida energética para el animal,
que puede variar de 2 a 12%, dependiendo del consumo de alimento, composición y
calidad de la dieta, origen genético y uso de aditivos (Johnson y Johnson 1995). Por lo
tanto una porción de la producción de CH4 entérico en los rumiantes puede ser
manipulada y esta disminución usualmente está asociada a una mayor productividad
(Leng 1993).
Para evaluar las producciones de CH4 bajo diferentes estrategias de mitigación, se
requiere de un método preciso, confiable y de fácil manejo. El método más común para
108
108
cuantificar las emisiones de CH4 es la cámara respirométrica (Verstegen et al 1987), pues
permite obtener mediciones confiables y precisas sobre los gases producidos; unas de
las desventajas de este método de cuantificación de gases es que solo tiene animales en
confinamiento y es una técnica de alto costo (Berends et al 2014). Para corregir las
desventajas anteriores, existe otra técnica ampliamente utilizada: la del trazador con
hexafluoruro de azufre (SF6), que fue desarrollada a principios de 1990 para permitir
mediciones en pastoreo (Johnson et al 2007). Existe otra estrategia a través de modelos
matemáticos para predecir la producción de CH4 de ganado vacuno, sin llevar a cabo una
gran cantidad de experimentos que son costosos (Ellis et al 2007).
El meta-análisis utiliza modelos matemáticos y es identificado por el uso de métodos
estadísticos que integran cuantitativamente los resultados de un conjunto de estudios
empíricos sobre un mismo problema de investigación (Martín et al 2006). El alcance de
una revisión determina en gran medida, el grado en el cual los estudios incluidos en una
revisión son diferentes (Iberoamericano 2012). Por tal razón se necesita de una
metodología rápida y económica, donde a través de datos crudos de composición
química de la dieta y parámetros de digestibilidad se pueda predecir un valor cercano al
real de producción de CH4. Para ello el objetivo de este trabajo fue generar ecuaciones
de predicción de CH4 entérico a través de un meta-análisis.
Materiales y métodos
Construcción de la base de datos
Se realizó una búsqueda en literatura electrónica para identificar los estudios realizados
entre enero de 2005 y enero de 2015. Se utilizaron los siguientes buscadores por internet:
Journal of Dairy Science, Acta Agriculturae Scandinavica: Section A, Animal Science,
Canadian Journal of Animal Science, Revista Animals (vía EBSCOhost), PubMed (a
través de Internet), Journal of Dairy Science, Livestock Science y Animal Feed Science
and Technology (por medio de Science Direct), y las siguientes revistas: revista Animal
(de Journals Cambridge), Journal of Dairy Science, Livestock Science y Animal Feed
109
109
Science and Technology y una tesis de Swedish University of Agricultural Sciences. Las
combinaciones de palabras claves fueron (methane), (methane dairy), (methane dairy
chamber), (methane dairy AND SF6) y (methane SF6).
Los criterios de inclusión para los estudios que fueron utilizados en la base de datos
debían cumplir con lo siguiente: (1) las poblaciones estudiadas fueron vacas lactantes
tipo leche y se incluyeron razas como Holstein, Rojo Sueco, Jersey y Pardo Suizo; (2) la
información sobre la composición de la dieta debía tener reportada al menos 4 de las
variables a continuación: % de Materia seca (MS), % de Materia orgánica (MO), % de
proteína cruda (PC), % de fibra en detergente neutro (FDN), % de fibra en detergente
ácido (FDA), concentración de Energía bruta (EB) y las digestibilidades de cada fracción;
Energía neta de lactancia (ENL) Mcal/kg calculada a partir de las fórmulas del NRC., 2001
que relacionan el % de total de nutrientes digestibles (TDN), energía metabolizable y/o
digestible (EM o ED), pH ruminal y ácidos grasos volátiles (AGVs); (3) Era necesario que
la literatura revisada reportara la producción de leche en kg leche vaca/día, consumo de
materia seca (CMS) kg/día, medición de CH4 entérico en g o L/animal/día, por medio de
cámara respirométrica y/o técnica de hexafluoruro de azufre SF6.
Se excluyeron los estudios que, aun teniendo las anteriores condiciones, presentaran
alguna de las siguientes condiciones: (1) Tratamientos que tuvieran aditivos y/o materias
primas con posibles propiedades antimetanogénicos como: ionóforos (lasalocid,
salinomicina y monensina), enzimas fibróliticas, ácido fumárico, taninos, saponinas,
algunos aceites esenciales, etc (Sauer et al 1998, Patra 2010, Chung et al 2012, Place
et al 2013), pero se tuvo presente de dichos artículos la dieta control; (2) Mediciones de
CH4 con láser, capucha de ventilación, técnica in vitro: producción de gases, Rusitec y
reporte de CH4 por ecuaciones de predicción, también fueron excluidos (Mills et al 2001,
Posada et al 2006, Ellis et al 2007, Chagunda et al 2009, Place et al 2011 y Avila et al
2014).
Selección de estudios
110
110
De un total de 745 resultados, se seleccionaron 44 estudios para un total de 114 datos;
el programa estadístico SAS (2001) sólo tomó 16 estudios que contenían toda la
información de las variables escogidas, pues no en todos los trabajos revisados existía
información de todas las variables requeridas.
De las 27 variables descritas en la tabla 1, fueron escogidas mediante criterio propio del
investigador y a través de un análisis de componentes principales las siguientes 5
variables predictoras sin transformar y transformadas, estas últimas denotadas con la
letra (t):PC: proteína cruda, FDN: fibra en detergente neutro, CMS: consumo de materia
seca, F:C (relación forraje: concentrado) que para el cálculo de las ecuaciones de
predicción se eliminó esta relación, cuando las dietas se basaban solo en forraje (100%),
para evitar sesgos, EB: energía bruta y 1 variable sin transformar debido a que presentó
normalidad: Kg leche, para un total de 6 variables.
Diseño estadístico
Para explicar la producción de CH4 se corrieron todos los posibles modelos,
seleccionando aquel modelo que presentara menor valor para los criterios AIC y BIC
(Milliken y Johnson 2009, Patra 2013) y el mayor valor de coeficiente de determinación
(R2), con el objetivo de eliminar variables con alta correlación que no aportaran al modelo
de predicción. Para mejorar la medida de ajuste del modelo se realizó la transformación
en algunas de las variables predictoras y la producción de CH4, debido a la alta dispersión
de los datos. Las transformaciones de las variables se realizaron utilizando el
procedimiento de Box y Cox (1964), que consiste en encontrar un λ tal que:
10
( )
ln 0
X
T X Y
X
Buscando que la variable transformada tenga una distribución:
( ) 2~ ( , )Y X N
111
111
Los λ para las transformaciones fueron encontrados utilizando el comando boxcox de la
librería car de R-project (2012).
Los diferentes modelos mixtos comparados consideraron, como efectos fijos las
diferentes variables relacionadas con la dieta y de los animales (parámetros ruminales) y
como efecto aleatorio los diferentes estudios, y fueron corridos utilizando el procedimiento
PROC MIXED (SAS 2001). El modelo en términos matriciales se puede expresar como:
y X Z e
Donde y corresponde a un vector de observaciones de la producción de metano, X y
Z son una matriz que contiene las observaciones de las variables regresoras y una
matriz de incidencia que se relaciona con los estudios, respectivamente. corresponde
a un vector de soluciones de los efectos fijos o pendientes de la regresión (de las
variables independientes) y a la solución del efecto aleatorio de estudio y e es un vector
aleatorio que hace referencia a los efectos residuales.
El estudio se consideró dentro del modelo como un efecto aleatorio debido principalmente
a que ignorar el efecto del estudio causa sesgos en los parámetros de estimación
(pendientes e intercepto) de los modelos de regresión y por lo tanto se podría incurrir en
el error tipo II (St-Pierre 2001). Cualquier tipo de variabilidad entre los estudios de una
revisión sistemática se le puede llamar heterogeneidad, esta surge de la diversidad
metodológica, o las diferencias en las evaluaciones de resultados indicando que no todos
los estudios están calculando la misma cantidad, pero no indica necesariamente que el
efecto verdadero de la intervención varíe. Por lo tanto, si se considera un modelo de
efectos aleatorios este no “toma en cuenta” la heterogeneidad, en el sentido de que deja
de ser un problema, pues allí se toma cada estudio como efecto aleatorio.
(Iberoamericano 2012).
La programación en SAS (2001) se describe a continuación:
112
112
DATA UNO;
PROCMIXED data=uno COVTEST NOCLPRINT NOITPRINT;
TITLE "predicción de metano con 16 estudios";
CLASS Study;
MODEL CH4 = PC FDN CMS kgleche FC EB/SOLUTION outp=salida;
RANDOM Study/type=VC solution;
RUN;
Se usó el procedimiento para efectos mixtos (fijos y aleatorios) PROC MIXED,
NOCLPRINT como comando de control de impresión de la información, COVTEST
permite analizar los componentes de la varianza y covarianza, VC es la estructura de
covarianza y la instrucción RANDOM coloca al estudio como efecto aleatorio, basados
en lo descrito por St-Pierre en el 2001.
Para generar solo el intercepto la programación en SAS (2001) fue:
DATA UNO;
PROCMIXED data=uno COVTEST NOCLPRINT NOITPRINT;
TITLE "solo el intercepto";
CLASS Study;
MODEL CH4 = /SOLUTION outp=salida;
RANDOM Study/type=VC solution;
RUN;
Para elegir el modelo más correcto se tuvo en cuenta aquel que presentara un mayor
coeficiente de determinación (R2) según lo descrito por Nakagawa y Schielzeth (2013),
que resulta de restarle a 1 la relación entre el valor de menos dos veces la verosimilitud
113
113
del modelo con todos los efectos ( )Ly el valor de menos dos veces la verosimilitud del
modelo con solo el intercepto 0( )L ,
2
0
2ln( )1
2ln( )
LR
L
y el valor más bajo de los criterios de información bayesiana (AIC y BIC). (Milliken y
Johnson 2009, Patra, 2013). Y el valor más bajo de (CMEP o MSPE) obtenido con la
siguiente fórmula:
Donde Oi es el valor observado, Pi es el valor predicho y n es el número de observaciones
Una vez se obtuvo el mejor modelo se le realizaron los respectivos análisis para evaluar
que cumpliera con los supuestos de normalidad de los residuales (prueba de shapiro-
wilk), heterogeneidad de varianza (test de levene) y de independencia (se asumió por el
origen de los datos).
Resultados
En un modelo realizado previamente se incluyó la técnica de medición, SF6 y cámara
respirométrica, pero esta inclusión no fue significativa, por lo que fue retirada de las
variables predictoras, pues el objetivo de estas ecuaciones de predicción es para usos
rápidos y económicos en campo.
Una descripción de los factores de los animales y de la dieta recogidos y utilizados para
realizar el meta-análisis sin transformar, se presenta en la tabla 1. Los valores atípicos
fueron eliminados para la generación de los modelos de predicción.
114
114
Tabla 1. Descripción estadística de las características de la dieta y de parámetros
animales en el conjunto de datos utilizados para predecir la producción de CH4.
Variable n Media DE Mín. Max.
Composición de la dieta, % de la MS
MS % 63 43.9 20.4 14.5 89.8
MO, % MS 51 92.1 1.97 84.6 94.8
PC, % MS 86 16.7 2.13 13.3 21.9
FDN, % MS 108 39.4 6.99 25.3 59.0
FDA, % MS 90 23.9 3.80 16.2 35.0
EB, Mcal 67 4.41 0.178 3.99 4.92
ENL, Mcal/kg 58 1.60 0.140 1.20 1.90
Consumo de alimento
CMS, kg/día 108 18.9 3.22 13.4 28.3
Relación F:C 96 2.39 2.01 0.220 14.0
Leche, kg/día 104 24.8 6.54 12.8 39.8
MS dig, kg 32 14.2 2.57 8.95 18.7
MO dig. Kg 43 12.6 2.62 8.12 17.9
PC dig, kg 34 2.06 0.600 0.570 3.32
FDN dig, kg 51 4.54 1.06 2.59 7.46
FDA dig, kg 24 2.55 0.720 1.38 3.69
EB Consumida, Mcal/kg 71 78.4 15.91 42.1 120
Digestibilidad de la dieta
dig CMS 32 66.9 5.39 49.2 75.3
dig MO % 59 73.0 6.80 52.0 85.9
dig PC % 34 65.8 7.48 47.1 83.0
dig FDN % 51 62.3 12.4 36.5 86.5
dig FDA % 24 55.0 13.4 31.8 78.1
Parámetros ruminales
115
115
pH 49 6.39 0.300 5.92 7.04
Ace, mM 54 65.0 11.7 40.1 89.6
prop, mM 54 21.2 5.89 9.57 32.0
ace:prop 54 3.20 0.640 2.16 4.57
Produccion de CH4
CH4, g/día 108 380 84.6 233 648
CH4/CMS, g/kg 108 20.4 4.19 8.50 36.3
MS: Materia seca, MO: Materia orgánica, PC: Proteína cruda, FDN: Fibra en detergente neutro, FDA:
Fibra en detergente ácido, EB: Energía Bruta, ENL: Energía neta de lactancia, CMS: consumo de
materia seca, Relación (%/%) de F:C: Forraje: Concentrado, dig: digestible, ace: acético, prop:
propiónico. mM: milimolar.
La tabla 2. Presenta las variables escogidas y algunas de ellas transformadas, para la
generación de las ecuaciones de predicción de CH4.
Tabla 2. Descripción estadística de los datos utilizados para predecir la producción
de CH4 (transformados:t)
Variable n Media DE Mín. Max. *(λ)
Composición de la dieta, % de la MS
PCt 86 0.439 0.000198 0.439 0.440 -2.273
FDNt 108 2.85 0.105 2.59 3.10 -0.141
EBt, Mcal 67 0.207 0.0000307 0.207 0.207 -4.818
Consumo de alimento
CMSt 108 1.19 0.0184 1.15 1.23 -0.747
Relación1 F:Ct 96 0.619 0.705 -1.51 2.64 NA
Leche, kg/día2 104 24.8 6.54 12.8 39.8 NA
FDN dig, kg2 51 4.54 1.06 2.59 7.46 NA
Produccion de CH4
CH4t 108 2.26 0.0202 2.22 2.31 -0.400
116
116
1la variableF:C, precisa transformación por logaritmo natural
2Variables que cumplen supuesto de normalidad, por lo tanto no requieren transformación
* (λ):valor de lambda por transformación Box cox
NA: no aplica
Los diferentes modelos seleccionados, con el procedimiento PROC MIXED, con el
estudio como efecto aleatorio, se presentan en la tabla 3.
Tabla 3. Modelos propuestos para predecir la producción de CH4
* Ecuación RV1 SV2 AIC3 BIC4 R2 CMEP5
A CH4= PCt+FDNt+CMSt+KgLeche+FCt+EBt 515 2447 370 372 0.681 316
B CH4= PC+FDN+CMS+KgLeche+FC+EB 572 2292 430 432 0.630 354
C CH4= PCt+FDNt+CMSt+FCt+EBt 505 2364 375 376 0.678 317
D CH4= PC+FDN+CMS+FC+EB 557 2261 434 436 0.626 351
E CH4t= PCt+FDNt+CMSt+KgLeche+FCt+Ebt 0.000042 0.000188 -283.1 -282 0.537 0.0000256
*Identificación de la ecuación, en todas las ecuaciones hay un total de 16 estudios con 47 observaciones
1 Varianza residual
2 Componente de varianza atribuible al efecto del estudio
3 Criterio de información Akaike
4 Criterio de información Bayesiana
5 Cuadrado medio del error de predicción, siglas en inglés (MSPE: mean square prediction error)
R2: coeficiente de determinación
CH4: metano, PC: Proteína cruda, FDN: Fibra en detergente neutro, EB: Energía Bruta, CMS: consumo de materia
seca, Relación (%/%) F: C: Forraje: Concentrado; t: variable transformada.
En todas las ecuaciones de regresión, la única variable significativa fue el CMSt y CMS,
con un valor p < 0.05. Por alta correlación con la FDN, la variable kg de FDN digestible
fue excluida de los modelos, las otras variables no incluidas en la tabla 3, pertenecientes
a la tabla 1, no presentaban todas las observaciones requeridas, por lo tanto tampoco
fueron incluidas en los modelos.
Para retransformar (Y t*) las variables transformadas que tienen la letra t, se usa la
siguiente fórmula según sea el caso, de acuerdo a los valores λ, que se hayan obtenido
en la transformación box cox de las variables:
117
117
exp: exponencial, se usa cuando la transformación se hizo por logaritmo natural (ln)
Las ecuaciones de cada modelo de la tabla 3. Son descritas a continuación:
Ecuación de regresión (A):
CH4= -83792 + 34958 (PCt) + 117.73 (FDNt) + 2505.49 (DMIt) + 0.01596 (kgleche) +
3.2213 (FCt) + 315835 (GrossEt)
Ecuación de regresión (B), con las variables sin transformar:
CH4= -157.95 + 1.8241 (PC) + 1.8244 (FDN) + 13.2360 (DMI) + 0.7965 (kgleche) + 1.1647
(FC) + 35.1557 (GrossE)
Ecuación de regresión (C), sin kg de leche:
CH4= -84431 + 34555 (PCt) + 117.85 (FDNt) + 2508 (DMIt) + 3.2194 (FCt) + 319752
(GrossEt)
Ecuación de regresión (D), con las variables sin transformar y sin kg de leche:
CH4= -185.96 + 1.7020 (PC) + 1.7351 (FDN) + 14.0532 (DMI) + 0.8620 (FC) + 44.0221
(GrossE)
Ecuación de regresión (E), con el CH4t transformada:
118
118
CH4t= -20.7820 + 9.4983 (PCt) + 0.03388 (FDNt) + 0.6921 (DMIt) -0.00014 (kgleche) +
0.001408 (FCt) + 86.5975 (GrossEt)
Para utilizar la ecuación que tenga variables transformadas (t), se deben tener en cuenta
los λ o método de transformación de datos obtenidos por el investigador; en este estudio
los valores están en la tabla 2. de cada variable transformada.
Para ilustrar la relación de los valores predichos y observados, solo se presentan
gráficamente las ecuaciones A y B en las figuras 1 y 2 respectivamente.
Figura 1. Relación entre el valor predicho y observado (CH4 g/día), ecuación A.
200,00
250,00
300,00
350,00
400,00
450,00
500,00
550,00
200,00 250,00 300,00 350,00 400,00 450,00 500,00 550,00
Val
or
pre
dic
ho
CH
4 g
/día
Valor observado CH4 g/día
Ecuación de regresión A
119
119
Figura 2. Relación entre el valor predicho y observado (CH4 g/día), ecuación B.
Discusión
En otros estudios (Mills et al 2003, Ellis et al 2007, Patra 2013, Ramin y Huhtanen 2013),
encontraron que el CMS predijo la producción de CH4 con un R2 de 0.64 hasta 0.85,
seguido del consumo de energía metabolizable con un R2 de 0.53, % de FDN de la dieta
con un R2 de 0.44 y % de FDA de la dieta con un R2 de 0.34 hasta 0.4, lo que indica que
el uso de las variables predictoras CMS y FDN usadas en este análisis concuerda con lo
usado por otros autores y tienen un buen aporte en la predicción de CH4.
Las mejores ecuaciones A, C y B estuvieron relacionadas con un alto R2 (0.681, 0.678 y
0.630) y menores valores de BIC (372, 376 y 432) y CMEP (316, 317 y 354)
respectivamente, lo anterior concuerda con lo encontrado en las mejores ecuaciones de
predicción de Ellis et al (2007), donde incluían el CMS y también fueron escogidas por
presentar menores valores de BIC y CMEP y mayores valores de R2. Aunque el R2 (0.630
y 0.626) de la ecuación B y D es menor comparado con la ecuación A y C (0.681 y 0.678),
200,00
250,00
300,00
350,00
400,00
450,00
500,00
550,00
200,00 250,00 300,00 350,00 400,00 450,00 500,00 550,00
Val
or
pre
dic
ho
CH
4 g
/día
Valor observado CH4 g/día
Ecuación de regresión B
120
120
es una ecuación más sencilla que para efectos prácticos, es de más fácil uso en campo,
pues no es necesario transformar y retransformar los datos; en el caso de la ecuación D,
es para uso en campo cuando no se conoce el dato exacto de kg de producción de
leche/vaca/día. La ecuación E, es la única que usa la variable respuesta (CH4t)
transformada, es más compleja de usar pues lleva todas las variables transformadas y
ellos implicaría retransformarlas para obtener el dato predicho de CH4, adicional es la
ecuación con menor R2 0.537.
Las figuras 1 y 2, indican una buena relación entre los valores observados y predichos
para la producción de CH4, en la medida que tienen unos R2 altos: 0.681 y 0.630 y bajos
valores de CMEP: 316 y 354, la primera ecuación tiene algunas variables que debían ser
transformados y la segunda ecuación no tiene ninguna variable predictora transformada.
Jentsch et al (2007), informó que existe una relación más estrecha entre la producción
de CH4 y nutrientes digestibles en comparación con los nutrientes en crudo (R2 = 0.90 vs.
0.86). Los modelos de regresión son mejores con más descripciones de composición de
la dieta (Wilkerson et al 1995), en especial cuando se adiciona la digestibilidad de las
fracciones nutricionales; en este análisis aunque se tuvieron en cuenta las variables de
digestibilidad, al momento de generar las ecuaciones de predicción de CH4 no fueron
ingresadas, por la poca disponibilidad de datos en los estudios revisados.
En muchos estudios las ecuaciones de predicción se hacen por el procedimiento en SAS
(2001) PROC CORR (para análisis de correlación), pero este no tiene en cuenta los
efectos aleatorios del estudio; por lo tanto, estos resultados son probablemente
sesgados, además, este análisis no tiene en cuenta la interacción entre las variables (Ellis
et al 2007). Por ello para obtener las ecuaciones de predicción propuestas en la tabla 3,
se utilizó cada estudio como efecto aleatorio, de acuerdo a St-Pierre (2001).
Ellis et al (2007), también sugieren la utilización del uso de la proporción forraje:
concentrado (F:C) en los análisis de predicción de CH4 ya que hace parte de la variable
121
121
CMS y a su vez existe una correlación positiva de la FDN (kg / día) con la producción de
CH4 que puede deberse al resultado de un aumento en la fermentación ruminal,
disminución en la velocidad de paso del rumen, y alta relación acetato : propionato debido
a la FDN, al CMS y las características de la fracción fibrosa de la dieta (Benchaar et al
2001, Boadi et al 2004). Otros autores han reportado efectos variables en el aumento de
la proporción de los suplementos comerciales en la producción de CH4 (Van Soest 1994,
Russell 1998).
Aumentar el nivel de carbohidratos no estructurales en la dieta en un 25% reduciría la
producción de CH4, pero esto puede resultar en otros efectos perjudiciales por ejemplo
problemas de acidosis, laminitis y de fertilidad (Moss et al 2000); la acidosis puede estar
asociada con deficiencia de FDN y de fibra efectiva (Boadi et al 2004). Las simulaciones
ruminales realizadas por Benchaar et al (2001) mostraron que la producción de CH4 (MJ
/ día) aumenta cuando el porcentaje de forraje en la dieta se aumentó de 30 a 80%. La
disminución del porcentaje de forraje de la dieta da lugar a un cambio en la fermentación
ruminal hacia aumentar la producción de propionato y la disminución de pH ruminal
(Church 1988) y esto favorece vías competitivas para el uso de H2 (hidrógenos) en el
rumen, y, por tanto disminuir la producción total de CH4 (Moss et al 2000). Por ello es
importante incluir las proporciones forraje: concentrado, para las predicciones de
producción de CH4.
El efecto directo sobre la metanogénesis de la producción de leche y/o carne es todavía
variable y poco claro, pero cuando la producción de CH4 se lleva a unidad de producto,
esta se reduce (Moss et al 2000).
Para la inclusión de la PC como variable predictora se tuvo en cuenta lo enunciado por
Bach et al (2005) y McSweeney et al (2001), quienes reportaron que una mayor
concentración de PC se ha asociado más con la disminución en las emisiones de CH4
que la misma fermentación de carbohidratos (Cone y Van Gelder 1999, Jentsch et al
2007). La velocidad y extensión a la cual se produce la degradación de proteínas depende
122
122
de la actividad proteolítica de la microbiota ruminal y del tipo de proteína de la dieta, así
como las interacciones con otros nutrientes y otros factores (Bach et al 2005 y
McSweeney et al 2001).
La asincronía entre el nitrógeno y la disponibilidad de energía en el rumen, provoca un
desacoplamiento en la fermentación (Casper et al 1994, Oba y Allen 2003). El rendimiento
de la proteína microbial ruminal (PMR) no sólo depende de la solubilidad de PC de la
dieta, sino también en la fuente de energía fermentable y grado de sincronización ruminal
de la PC y el catabolismo de los hidratos de carbono (Beever 1993).
La producción de metano entérico constituye una pérdida energética para el rumiante que
representa entre el 2 y el 12% de la energía bruta consumida (Johnson y Johnson 1995).
En otros estudios se incluye la energía metabolizable (EM) en relación a la EB (Blaxter y
Clapperton 1965 y Ramin y Huhtanen 2013), pero debido a la poca información de EM,
no se tuvo en cuenta esta variable y solo se tuvo en cuenta la EB.
Conclusión
La variable con mayor influencia en la predicción de la producción de metano fue el
consumo de materia seca (CMS), las otras variables seleccionadas PC, FDN, F: C, EB y
kg de leche, aunque no fueron significativas estadísticamente, aportan desde el punto de
vista nutricional a la producción de CH4 y ayudan a mejorar la predicción del modelo.
Agradecimientos
Los autores agradecen al personal de la empresa Solla S.A, en especial al Dr. Luis Miguel
Gómez, y al Departamento de Ciencia, Tecnología e Innovación COLCIENCIAS por el
apoyo para el desarrollo de esta investigación a través del proyecto “Evaluación in vitro e
in vivo de diversas estrategias nutricionales para mitigar las emisiones de metano y su
123
123
impacto productivo, reproductivo y económico en ganadería de leche especializada en el
norte de Antioquia” (Código 1115+569-33874).
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130
Conclusiones Generales
El conocimiento previo de la composicion química y del comportamiento en
degradabilidad de la materia seca, parámetros productivos y ruminales, producción de
ácidos grasos volátiles y metano del concentrado o suplemento comercial y de los pastos
que las vacas Holstein van a consumir, es importante para tomar decisiones a nivel de
campo, pues permite utilizar la mejor opción dietaria para optimizar la productividad de
los hatos en pro de disminuir el impacto perjudicial al medio ambiente.
Se recomienda consumir el pasto Ryegrass a los 37 días y el pasto Kikuyo entre los 37
y 44 días, por su mayor degradación de la MS y producción de AGVs, que denotan un
mayor aporte energético para el animal.
La mezcla forraje con suplemento con maíz FMZ, fue la de menor producción de CH4,
mayor degradabilidad y producción de ácido propiónico similar estadísticamente al
tratamiento con yuca (raíz) quien obtuvo el mayor valor para este AGV y para la suma
total de AGVs.
El consumo de materia seca, presentó significancia estadística en la predicción de la
producción de metano de este meta-analisis y debe estar acompañada de otras variables,
que se saben pueden afectar la producción de metano y que ayudarían a mejorar la
predicción del modelo.
Recomendaciones
Toda la información utilizada de la composición de la dieta, parámetros productivos, de
digestibilidad, y ruminales ayudaría a mejorar la predicción de la producción de metano,
pero debido a la información faltante en los artículos revisados, muchos de estos datos
no pudieron ser incluidos en las ecuaciones de predicción. Por ello se sugiere tener una
amplia base de datos recopilados en el tiempo de las condiciones locales, en los sitios
131
131
de investigación donde se tengan las técnicas de medición: cámara respirométrica y/o
SF6, para realizar un meta-análisis posterior con más variables predictoras y que a priori
se sabe que influyen en la producción de metano, y tener así un modelo predictor propio
de cada región. Esto ayudaría en el cálculo de las opciones de mitigación y de cálculos
en el inventario nacional de emisiones de metano.
En futuros estudios, se propone agrupar por el tipo de dieta para generar ecuaciones más
específicas.